最近十年，计算机图像分割在医学图像处理中起着越来越重要的作用。图像分割的目的在于帮助我们更好地理解感兴趣的对象边界特征，在疾病诊断和治疗、医学图像可视化以及计算机集成化手术等方面都有重要的意义。由于对象形状的多样性及图像质量的不同，应用传统的图像分割方法如边缘检测和阈值的方法来提取边界可能完全失败或必须在分割结果中通过后处理去除无效的对象边界。为了解决上述问题，变形模型方法在医学图像分割中被广泛地研究和应用，成为一个热门课题。本文的目的是用梯度矢量流变形模型的方法提取人体组织器官的边界轮廓，为下一步人体组织器官三维重建奠定基础。 本文讨论了参数变形模型的原理。并应用弹性理论，从力的角度对变形模型进行了分析，揭示了变形模型的物理本质，对变形模型的参数赋予了现实的物理意义。其结论有助于更好地理解变形模型的变形行为，为最优参数的确定提供了新的思路。 本文用有限差分法来实施参数变形模型的数值实现，并改进了文献中的不足。在MATLAB环境下实现算法，形象地比较了几种常用变形模型的优缺点， 梯度矢量流(GVF)模型是从广义力平衡方程出发，利用能量最小公式，应用扩散方程扩散了边界区域的边缘映射梯度，产生了一种广义矢量场，包含无旋分量和无散分量。本文分析了GVF变形模型的优点，用MATLAB代码完成GVF的数值实现。在MATLAB环境下，完成人体小腿部肌肉图像分割和人体胸腔图像分割，为人体器官的三维重建提供了可直接应用的数据。