B超圖像在醫學臨床診斷中有著重要應用,但廣泛存在的灰度分布不均勻、對比度低、偽影和噪聲干擾以及目標邊界模糊等問題,給自動分割帶來了困難。本文在區域水平集模型的基礎上定義反映輪廓線像素點對目標/背景兩個區域隸屬度的因子,通過概率分布估計模型計算和比較各像素點的隸屬度,以此為依據對像素點進行區域歸屬判別,由區域水平集迭代獲得連續光滑的曲線。本文將B超圖像目標分割看作對感興趣目標區域的局部分割,將水平集的計算求解約束到局部范圍,從而減少計算量。實驗結果表明與幾種水平集模型相比,本文方法對所測試的B超圖像的分割在精度和速度上均有一定的改進。