本文研究了多振子的协调同步问题，分析了直接通讯时振子间的协调同步在图像分割中的应用；讨论了间接通讯时群体感应机制下多振子达到协调同步的充分条件。受人类大脑和视觉神经系统的同步机制的启发，在基本图像分割算法的基础上，利用Newton-Leipnik（N-L）共存奇异吸引子网络的协调同步对图像分割问题进行了研究，并将研究结果与FitzHugh-Nagumo（F-N）神经振子模型的图像分割效果做了对比。研究表明，由于N-L混沌振子比F-N神经振子具有更复杂的动力学特性，N-L振子的协调同步比F-N振子更快速，图像的分割结果更精细、更接近人类视觉的感知结果。受自然界和工程系统中环境对处于其中的个体的同步影响的启发，讨论了群体感应机制下的如下情况：·动力学特性相同的多个振子及其共同介质形成的网络；·动力学特性混杂的多个振子及其共同介质形成的网络；·多个组形成的网络，组内振子的动力学特性相同且有共同介质，组间振子和介质的动力学特性可以不同。根据理论分析，给出了基于群体感应机制的多振子协调同步的充分条件，并通过Matlab仿真进行了验证。综上，多振子的协调同步研究是一项具有理论和实践双重意义的工作。