该研究立足于医学图像噪声多，失真率高，拓扑关系改变频繁给临床图像处理带来许多困难，和目前解决这些困难所用算法在精度、速度、稳定性等性能指标相互制约的现状，在本人发明专利(ZL03140159.7)的基础上，针对性地建立了一类在模糊随机场指导下的水平集分割模型。该模型既充分利用模糊随机场的精确、稳定特性，又利用水平集的快速、适应拓扑关系改变的双重特性，通过将模糊分割获得精确、稳定结果来自动设定初始分类、并以“算子模式”或“驱动力模式”来指导水平集驱动力的优化设定，从而实现一种融合模糊分割精确特性和水平集分割快速特性为一体的混合分割模型，使算法在分割综合性能指标上得到显著提高，为改善医学图像质量和后续相关图像处理的实施提供有力的理论支持和可靠的科学依据；同时，该类混合算法在解决退化的多值分割问题不仅在医学图像处理领域，在航空航天以及卫星遥感等相关研究领域也有较强的学术价值，可以为相关研究如：航空航天、卫星遥感和气象预测等领域提供必要的理论支持并产生新思路；为国土资源监测、军事应用以及国民农作物自然防震减灾的开展提供强有力的技术支持。该成果共完成科研论文7篇，其中3篇被EI收录，部分成果已成功应用到医院PACS图像后处理中，且取得一定的经济效益和社会效益

该研究立足于医学图像噪声多，失真率高，拓扑关系改变频繁给临床图像处理带来许多困难，和目前解决这些困难所用算法在精度、速度、稳定性等性能指标相互制约的现状，在本人发明专利(ZL03140159.7)的基础上，针对性地建立了一类在模糊随机场指导下的水平集分割模型。该模型既充分利用模糊随机场的精确、稳定特性，又利用水平集的快速、适应拓扑关系改变的双重特性，通过将模糊分割获得精确、稳定结果来自动设定初始分类、并以“算子模式”或“驱动力模式”来指导水平集驱动力的优化设定，从而实现一种融合模糊分割精确特性和水平集分割快速特性为一体的混合分割模型，使算法在分割综合性能指标上得到显著提高，为改善医学图像质量和后续相关图像处理的实施提供有力的理论支持和可靠的科学依据；同时，该类混合算法在解决退化的多值分割问题不仅在医学图像处理领域，在航空航天以及卫星遥感等相关研究领域也有较强的学术价值，可以为相关研究如：航空航天、卫星遥感和气象预测等领域提供必要的理论支持并产生新思路；为国土资源监测、军事应用以及国民农作物自然防震减灾的开展提供强有力的技术支持。该成果共完成科研论文7篇，其中3篇被EI收录，部分成果已成功应用到医院PACS图像后处理中，且取得一定的经济效益和社会效益