活动轮廓模型已成为图像分析的重要工具。目前常用的活动轮廓模型有参数模型和几何模型。本文研究活动轮廓模型在图像分割中的原理、方法及应用，其中重点研究几何活动轮廓模型在军事图像、弱边界区域与彩色图像分割中的应用，具体包含以下三个方面：1)针对军事图像的特点研究并实现了一种改进的快速图像分割方法，该方法具有较快的分割速度，本文针对水平集的计算复杂性采用一种快速的窄带水平集算法，使每次只计算零水平集窄带范围内的点，较原始方法极大的提高了曲线的演化速度；2)研究并实现了一种基于Mean Shift聚类的图像弱边界区域分割方法，该方法结合水平集算法后能自由处理曲线的拓扑变化，能同时分割图像中的多个目标；3)研究并实现了一种基于彩色梯度的活动轮廓模型用于对彩色图像进行目标分割，该模型可以同时分割图像中的多个目标，该模型对颜色并不敏感，其通用性较好。最后总结了本文的研究内容和工作重点，并对本文中尚需改进的地方以及今后的研究方向提出了要求并进行了展望。