基于区域生长与形态学算法的肺部CT图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的医学图像处理流程，专门针对胸部CT扫描进行肺部区域自动分割。通过预处理、区域生长分割和形态学后处理三阶段，能有效提取肺部轮廓并去除背景噪声，支持二维切片处理和结果可视化。

详 情 说 明

基于区域生长与形态学处理的肺部CT图像分割示例程序

项目介绍

本项目实现了一套完整的医学图像处理流程，专门针对胸部CT扫描图像进行肺部区域的自动分割。系统采用图像增强、区域生长算法和形态学操作等技术，能够有效提取肺部轮廓并去除背景噪声。程序支持处理DICOM格式的CT图像序列，提供二值分割掩模、可视化对比效果及量化分析结果。

功能特性

• 完整的处理流程：包含预处理、肺部分割和后处理三个阶段
• 智能种子点检测：支持自动检测或手动指定区域生长初始种子点
• 多格式输出：生成二值分割掩模、轮廓叠加可视化图像
• 量化分析：提供肺部区域面积、平均密度等统计信息
• 性能评估：可选计算Dice系数等分割效果评估指标（需提供参考标准分割）

使用方法

1. 准备输入数据：将DICOM格式的胸部CT图像放置在指定目录
2. 参数配置：根据图像特性调整预处理和区域生长参数
3. 执行分割：运行主程序，可选择自动或手动模式
4. 查看结果：程序将输出分割图像、统计信息和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 支持DICOM图像读取与处理

文件说明

主程序文件实现了整套分割流程的核心控制功能，包括读取DICOM格式的输入图像、执行图像预处理增强对比度与降噪、自动或交互式确定区域生长算法的起始种子点位置、应用改进的区域生长技术进行初步肺部分割、利用形态学开闭运算等操作优化分割结果边界与连通性、生成二值掩模与可视化叠加图像、计算肺部区域的定量统计指标，并在具备参考标准时自动评估分割精度。