基于MATLAB的自适应阈值与形态学肺部CT图像分割示例

资 源 简 介

本项目演示使用MATLAB实现肺部CT图像自动分割。通过读取DICOM数据，进行灰度调整和噪声滤波预处理，结合自适应阈值分割与形态学操作，精确提取肺部区域轮廓。

详 情 说 明

基于自适应阈值与形态学操作的肺部CT图像分割示例

项目介绍

本项目实现了一个基于自适应阈值与形态学操作的肺部CT图像分割算法。项目专注于处理肺部CT扫描图像，通过图像预处理、自适应阈值分割、形态学操作优化和区域分析等步骤，精确提取肺部区域轮廓。适用于医学图像分析、疾病诊断辅助等场景。

功能特性

• 多格式支持：支持读取DICOM格式及常见标准图像格式（如JPG、PNG）
• 智能预处理：包含灰度调整和噪声滤波，提升图像质量
• 精确分割：采用自适应阈值技术，结合形态学操作优化分割结果
• 噪声去除：通过区域属性分析有效去除背景噪声和无关组织
• 可视化对比：提供原始图像与分割结果的对比展示
• 量化评估：输出分割精度指标（Dice系数、Jaccard指数）和肺部区域统计信息

使用方法

1. 将肺部CT图像文件放置在指定目录
2. 运行主程序文件
3. 程序将自动处理图像并生成：

- 二值化分割掩模 - 分割效果可视化图 - 分割精度报告 - 肺部区域统计信息

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的图像分割流程，包括图像读取、预处理、自适应阈值分割、形态学操作优化、区域分析、结果可视化和指标计算等核心功能模块。该文件能够自动处理单张或多张肺部CT图像，并生成全面的分割结果报告。