周应杰，吴海坚

广州医学院附属肿瘤医院， 广东 广州 510095

基于偏微分方程的CT图像分割及其MATLAB实现

周应杰，吴海坚

广州医学院附属肿瘤医院， 广东 广州 510095

CT图像在医学影像领域的应用最为广泛，CT图像的分割对病变区域的提取、组织定位、组织测量以及实现三维重建有着非常重要的作用。近年来，基于偏微分方程的图像分割作为一种比较新颖且有效的图像分割方法，逐渐成为研究的热点。本文对基于偏微分方程(PDEs)的GAC和C-V两种图像分割模型进行了探讨，利用MATLAB语言编程实现，并结合实际CT图像进行了实验研究，为这些模型在CT图像的分割上的应用提供科学依据。

CT图像；CT图像分割；偏微分方程；GAC模型；C-V模型

0 前言

图像分割一直是图像处理研究中的重要任务和热点问题，它早已被广泛地应用于医学图像处理之中[1]。近十几年来，随着偏微分方程方法在图像处理中应用的兴起，图像分割的偏微分方程方法也逐步取得了很大的进展。图像分割可以理解为将图像中有意义的特征区域或者需要应用的特征区域提取出来，这些特征区域可以是像素的灰度值、物体轮廓特性曲线、纹理特性等，也可以是空间频谱或直方图特征等[2]。医学图像分割是医学图像处理和分析中的关键技术，分割后的图像被广泛应用于组织的定量分析、诊断、病变组织的定位、解剖结构的学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正和计算机指导手术等[3]。随着影像医学在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用[4]。……