图像分割是图像处理技术的基础,在实际生活中有着较为广泛的应用。在图像分割的众多方法中,基于水平集方法的CV模型备受学者关注。尽管该方法取得了一定的成绩,但是仍存在一些问题。如分割结果依赖于初始轮廓的选取,对灰度分布不均匀图像分割的结果不理想等。基于该不足,本文对传统的CV模型进行改进,并将其应用于木材图像缺陷的研究中。具体研究内容如下:针对CV模型对于边界特征模糊以及背景灰度不均的图像分割效果差的缺陷,对边缘停止函数进行修改,将改进后的边缘停止函数融入CV模型的长度项中。同时,引用双阱势的距离正则项来避免水平集重新初始化,从而得到了一个梯度与区域信息相结合的水平集演化方程。并应用泛函理论证明了该水平集方程存在唯一解,用变分法中的有限差分法对方程进行求解。针对CV模型对噪声大以及背景灰度不均匀的图像缺乏良好的分割效果的缺陷,将CV模型的全局信息和LBF模型的局部信息进行结合。同时,为了降低噪声点对传统CV模型拟合中心精准性与LBF模型的拟合中心精准性的影响,采用中值代替均值来改进拟合中心。为了有效调节全局项和局部项两者之间的权重,本文以曲线轮廓内外小领域的灰度中值差建立权重函数,从而提高了模型分割灰度不均匀图像的效率和准确性。并将两种改进的模型应用到木材缺陷的图像分割,并验证其有效性。