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针对传统水平集方法的模型中参数过多以及分割速度较慢的问题,提出一种新的快速水平集图像分割方法.该方法在Chan-Vese模型中引入惩罚函数项,用水平集函数梯度的模取代Dirac函数并只保留一个长度项中的参数,构造无须重新初始化且具有全局优化的新模型.算法的数值演化中新的半隐有限差分格式的构造缩短了每次迭代时间,而停止迭代判定式的引入提高了分割效率且得到了单参数取值规律.对合成图像、医学图像和视频图像的实验结果表明,该方法迭代步数少,使得分割快速、准确,能够满足视频跟踪的稳定和实时性需求.