用单阈值三种方法实现肺野分割的matlab程序

资 源 简 介

用单阈值三种方法实现肺野分割的matlab程序

详 情 说 明

肺野分割是医学影像处理中的基础任务，主要通过区分肺部区域与其他组织来辅助诊断。使用单阈值进行分割因其简单高效而被广泛采用，下面介绍三种典型的实现方法：

全局阈值法： 基于整个图像的灰度直方图分布，选择一个最佳阈值将像素分为前景（肺野）和背景。常用Otsu算法自动计算使类间方差最大的阈值，适合对比度较高的CT图像。

局部自适应阈值法： 将图像分块后对每个子区域单独计算阈值，解决了光照不均或局部灰度变化的问题。通过滑动窗口遍历图像，特别适用于存在密度差异的肺野区域。

迭代阈值法： 从初始阈值开始，通过不断更新阈值来优化分割效果。每次迭代根据当前阈值将图像分为两部分，重新计算两部分均值作为新阈值，直到阈值收敛。这种方法对初始值不敏感，稳定性较好。

实际应用中常需要配合预处理（如中值滤波去噪）和后处理（如形态学开运算消除小区域）。三种方法各有优势：全局法计算最快但受限于均匀性，局部法效果稳定但计算量较大，迭代法则在复杂场景下表现更鲁棒。