李东红++宋立新++牛滨

摘要：针对分水岭算法对噪声敏感、易产生过分割现象的问题，在图像的滤波和区域合并方法上做了改进.该算法首先对肿块图像做初步预处理，设计高斯差分滤波器，实现平滑滤波，增强图像的信噪比，并计算图像的梯度幅值；然后，依据传统分水岭变换算法进行粗分割，计算各个子区域的灰度均值并排序，依次合并灰度均值相似的区域，直到将整个肿块区域完整分割出来；最后，保留合并后灰度均值最大的肿块区域，去除灰度值较小的区域，得到最后的分割结果.实验结果表明：该算法相较于三层地形分割方法、自适应区域生长算法和二次分水岭算法，能够得到更准确的肿块边缘轮廓，误分率减少到23.07%，运行速度高.

关键词：高斯差分滤波；分水岭变换：灰度均值；区域合并

DOI：10.15938/j.jhust.2015.05.005

中图分类号：TN911.73

文献标志码：A

文章编号：1007-2683（2015）04-0025-05

0 引言

乳腺钼靶X射线成为乳腺癌早期诊断的重要依据，乳腺肿块的分割是医生进行高层次图像处理及图像分析的重要基础，肿块图像分割是将图像中互相不交叉的感兴趣区域（ROI，Region of Interest）和背景区分开，每个区域都满足特定区域的一致性特点.因为分水岭算法可以得到比较窄的、封闭的分割线及对细微的灰度变化非常敏感等特点心，应用在乳腺肿块分割中可以实现比较好的效果.

然而，分水岭算法在分割图像时会受到肿块周围的腺体、血管、脂肪组织等干扰，使算法对图像中的伪边缘进行误判，分割出……