图像分割技术在计算机视觉、场景识别、目标检测与跟踪、图像压缩、人工智能和导航等领域具有非常重要的意义。基于曲线演化模型和偏微分方程等的分割方法在理论上已经取得新的突破，基于水平集方法的主动轮廓模型已成为图像分割的热点。
论文1、距离规则水平集存在对噪声、初始轮廓敏感、收敛速度慢以及容易从弱边缘处泄露等不稳定问题。结合待分割目标灰度统计信息和图像梯度信息，提出了一种自适应初始轮廓的水平集演化方法，利用图像信息构成的自带符号目标信息函数代替面积项中的边缘指示函数，解决水平集方法对初始轮廓敏感问题。另外，设计一个自我调整的面积项系数解决水平集方法对收敛速度慢以及弱边缘处泄露问题。
论文9、一个自适应符号函数用于提高初始轮廓的鲁棒性；为了进一步克传统对收敛速度慢、容易陷入虚假边界中以及容易从弱边缘处泄露等不稳定问题，改进了边缘指示函数，加快了演化速度；此外还修正了距离正则项，使得演化更稳定。