医学图像分割算法

资 源 简 介

医学图像分割算法

详 情 说 明

医学图像分割是医学影像分析中的关键步骤，常用于识别和提取感兴趣的解剖结构或病变区域。在众多分割方法中，基于阈值的分割算法因其简单高效而备受青睐，特别适合初学者入门。

迭代算法概述 迭代阈值分割算法是一种自适应的图像分割方法，它通过不断优化阈值来分离前景（如病灶或组织）和背景。算法的核心思想是： 初始化一个估计的阈值（如整幅图像的灰度均值）。 根据当前阈值将图像分为前景和背景两类，并计算两类的平均灰度值。 更新阈值为两类灰度均值的中间值。 重复步骤2-3，直到阈值变化小于预设容差。

MATLAB实现优势 MATLAB的矩阵运算和图像处理工具箱（如`imhist`、`graythresh`）简化了算法实现。初学者可以直观地： 加载DICOM或普通医学图像（如MRI/CT）。 观察灰度直方图，理解双峰特性与阈值选择的关系。 可视化迭代过程中阈值的变化趋势和分割效果。

算法扩展方向 多阈值分割：适用于具有多个组织的复杂图像。 结合形态学操作：通过开闭运算消除分割后的小噪声。 区域生长法：以阈值结果作为种子点，进一步优化边界。

对于教学演示，建议用MATLAB的`imshow`叠加分割边界，或通过子图对比原始图像、直方图和分割结果，帮助理解阈值的作用机制。