复杂网络理论研究的热潮方兴未艾，其中，对网络动力学的研究是一个发展前景广阔的热点问题。复杂网络的同步作为网络动力学的基本行为之一，其研究进展受到广大学者的密切关注。复杂网络的基本特征之一，就是网络呈现出社区结构。社区内部节点联系紧密，社区之间节点联系松散，从而使整个网络呈现出社区结构。研究社区结构对解释网络的性质和功能具有重要意义。目前已有的方法大多是利用网络的拓扑结构对社区进行研究，而本文提出的方法，则是利用网络的动力学行为来对网络进行社区检测。社区检测可以看做是根据连接关系对网络中的节点进行聚类，而图像分割，则是根据相似度对图像中的像素点进行聚类。将图像的像素点对应网络的节点，像素点之间的相似度对应节点之间边的权值，建立网络模型，对网络中的节点进行聚类，就实现了像素点的聚类。为了降低算法的时间代价，先对图像进行预分割，将图像分割成区域，用区域对应网络的节点，区域之间的相似度对应节点边的权值，建立网络模型，再对图像进行处理。本文选用了医学图像作为处理对象，对医学图像进行处理对疾病的检测、诊断具有重要意义。具体内容如下：（1）提出了一种基于离散时间迭代的相位同步模型，在这个模型中，节点之间存在吸引和排斥两种作用力，吸引力是的具有连接关系的节点相位相互接近，排斥力是的不具有连接关系的节点相位相互远离。节点相位达到稳定后，相位的同步情况反映了网络的拓扑结构。（2）将相位同步模型应用到社区检测中，提出了一种基于相位同步模型的社区检测算法。通过相位同步模型对节点相位进行迭代，得到节点的相位分布曲线，提取其斜率，得到节点的相位分布曲线，并根据相位和斜率对节点进行分类，通过检测相位分布曲线，对处于波谷和波谷的节点进行分类，对分好的每一类检测相位分布曲线，对处于波谷和波谷的节点进行分类，将可能分错的节点重新归类，节点分类的结果即是节点的社区划分结果。（3）将相位同步模型应用到医学图像分割中，提出了一种基于相位同步模型的医学图像处理算法。对图像进行特征提取，分水岭预分割，求分割得到的区域之间的相似度，将区域对应网络的节点，相似度对应节点的边，建立网络模型，通过相位同步模型对节点相位进行迭代，得到节点的相位分布曲线，提取其斜率，得到节点的斜率分布曲线，并根据相位和斜率对节点进行分类，通过检测相位分布曲线，对处于波谷和波谷的节点进行分类，对分好的每一类检测相位分布曲线，对处于波谷和波谷的节点进行分类，将可能分错的节点重新归类，节点的分类结果，即区域的分类结果，也就是医学图像的分割结果。