二维图像中的曲线目标广泛存在于医学图像、遥感图像、显微图像等众多类型的图像中,曲线目标的自动提取对各个研究领域如医学自动诊断、地理地图绘制等都具有重要意义。在对曲线目标分割时,受到光照、灰度等因素的影响,容易出现局部分割断裂的现象,传统算法无法兼顾连接效率和对象原有形态的保护。考虑到随机游走算法的群体趋势性、个体准确性的综合优势,本文以有偏随机游走算法为核心,给予游走个体各种约束来调整游走个体的运动状态,有效地修复断裂的曲线目标提升图像中曲线结构的全局连通性与局部弯曲特性,提取出相应无断裂目标的解决方案。本文的主要贡献包括:1)引入物理学的引力,将物理学中万有引力以及运动学的理论知识融入随机游走算法,结合断裂的曲线目标自身的图形结构即由于断裂产生的多个连通域,给予游走个体受到的引力效果以约束。本文以游走路径作为关键信息来代替传统随机游走算法中通过计算对应的游走个体到达对应像素点位置的最大首达概率对图像进行分割。游走个体在引力的引导和相应的约束效果作用下,使游走群体的游走路径连续且宏观表现为曲线结构整体,更完整的分割出曲线目标。2)与条件随机场结合并引入物理学的惯性,将惯性引入游走过程,称其为惯性约束,结合条件随机场的转移特征,增强游走个体越过断裂区域的能力,从而提高连接效果,提高曲线目标分割的完整性。3)引入人类行走所拥有的行进视野,将人类行走时的行进视野赋予游走个体,从而对游走个体的运动加以约束,称为视野约束,提高了对断裂区域的连接效果,得到更完整的曲线目标。