基于改进分水岭算法的医学图像分割
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Ａ
医学 图像 分 割 是 把 医学 图 像 划 分 为一 系 列 彼 此 不交 叠 的 区域 ， 它 是 其 他 高 层 医 学 图 像 处 理 问
为 了寻 求 分 割 效 果 和 分 割 效 率 的 平 衡 ， 结 合 医 学 图像 中细 节 信 息 丰 富 的 特 点 ， 提 出两 点 改 进 ： （ １ ）在 进行 分 水 岭 之 前 ， 首 先 利 用 数 学 形 态 闭－ 开
理， 从而有效 降低 了算法 的复杂性 ， 节省 了时间上
的 开销 。
１ 多尺度的形态滤波预处理
为 了解决 过分 割 的 问题 ， 需 要 先对 输 入 的 图像
由于区域合并运算 复杂且 寻取最优 的合并 准则也
极 其 困难 。
２ ０ １ ２年 １ １ 月 ９日收到 河南 省教育 厅项 目（ １ ２ Ａ ５ １ ０ ０ ２ ９ ， １ ３ Ｂ ５ １ ０ ２ ７ ５ ） 、
第 １ ３卷
第 ９期
２ ０ １ ３年 ３月
科
学
技
术与工程 NhomakorabeaＶ ｏ Ｌ １ ３ Ｎｏ ． ９ Ｍａ ｔ ．２ ０１ ３
１ ６ ７ ｌ 一１ ８ １ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ － ２ ４ ０ ３ — ０ ４
Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ
⑥
２ ０ １ ３ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
基于改进分水岭算法 的医学 图像分割
张利红 梁英波 李 向 东
（ 周 口师范学院物理 与电子工程 系， 周Ｅ ｌ ４ ６ ６ ０ ０ １ ）
摘
要 医学图像存 在病变 区域和背景 区域 ， 病变 区域是 分 割的重点。针 对传统分 水岭 算法对 噪声敏感和 易于产 生过分 割
（ １ ）
科
学
技
术
与
工
程
１ ３卷
闭合 运算定 义 为 ：
，
标 记 图像 ； （ ２ ）将 背 景标 记 图像 进 行 欧 氏距 离 变 换 ］ ， 以 完 成 目标 的细 化 。背 景 标 记 图像 可 以 表 示 成 一 个 二维 数组 ， 其大 小与 原 图像 相 同 ， 记为Ａ Ｍ ＝［ ａ ］ ， 其 中 ａ ＝１的像 素对 应 目标 ， ａ ｉ ＝０对 应 于背景 ，
周 口师范学院青年教师基 金项 目（ ２ ０ １ ２ Ｑ Ｎ Ｂ ０ ６ ） 资助
做一 些前 期 的处理 ， 在 此之 前 先 定 义 形态 学 中 的两
种基本的运算——膨胀和腐蚀 ］ ， 形态学 的其它运
算都 以这两种运算 为基 础。假设 ， Ｙ ）为原始图 像， ｇ （ ｘ ， Ｙ ） 为结构元素 ， ① 为膨胀算子 ， Ｏ表示腐
运算 完 成 预 处 理 以 滤 除原 始 医 学 图像 中的 噪 声 和
题诸如特 征配 准、 结 构分 析、 运 动分 析、 三维 重建
等 的基 础 … 。 因此 ， 医 学 图像 分 割 效 果 的 好 坏 直 接 决定 后 期 的 医 学 图 像 分 析 和 图像 理 解 的 正 确 与 否 。分 水 岭 分 割是 一 种 基 于 数 学 形 态 学 的 图 像 分
的问题 ， 提 出 了一种将形 态学滤波、 多尺度形 态学梯度和控 制标 记符分水 岭相结合 的分割策略。首先利用数学形态 闭－ 开运 算 完成预 处理 以滤除原始 医学 图像 中的噪声和非感 知信 息。其次做 闭运 算 以平 滑 图像 ， 并对 平滑 的 图像计算 多尺度 的形态 学 梯度 。再 次对形 态学梯度 图像进行重建 ， 然后采 用控制标 记符 的分水 岭变换 算法对重 建后 的梯 度 图像 进行分 割。最后将分 割结果 变换 回原 始尺度。仿真实验 结果表 明， 这种 改进 的方法不但使经典分水 岭算法 中的过 分割现象得 到 了很好 的抑 制， 医
非 感 知信 息 ， 其 次 做 闭运 算 平 滑 图像 ， 同时 对 平 滑 的 图像 计 算 多 尺 度 的形 态 学 梯 度 ， 最 后 对 梯 度 图
割方法 ， 具有计算速度快 、 精确定位 图像边 缘 的特
性＿ ２ ； 因 而受 到 极 大 的 关 注 ， 但 它通 常存 在 严 重 的 过 分 割 问题 ， 如 何 克 服 过 分 割 问题 一 直 是 研 究 的
蚀算 子 ；
第一作 者简介 ： 张利红 （ １ ９ ８ ２ 一） ， 汉族 ， 硕士 ， 讲师， 研究方 向 ： 信号 与信息处理和 图像处理 。Ｅ － ｍ ａ ｉ ｌ ： ｄ ａ ｂ ａ ｎ ｇ ６ ６ ２ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｍ。
，
开启运算定义为 ：
Ｙ ） 。 ｇ （ ， Ｙ ）： ［ ， Ｙ ） Ｏ ｇ （ ｘ ， Ｙ ） ］① ｇ （ ， Ｙ ）
学图像 中的病变 区域被有效分 割出来 ； 而且 分 割算法 简单 ， 同 时具 有 多尺度 的特 点， 能够适 应 医学 图像 分 类 与信息提 取 的
需求 。
关键词
分 水岭算法
医学 图像
数学形态 学
多尺度 形态学梯度
中图法分类号
Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ ；
文献标志码
像进行重建 ； （ ２ ）采用控 制标记符 的分水 岭分割
代 替基 于 梯 度 的 分 水 岭 分 割 ， 通 过 在 内部 和 外 部 标 记 的位 置 覆 盖 局 部 最 小 区域 ， 修 改 经 过 第 一 步 预处 理 的 多 尺 度 的 梯 度 图 像 ， 无 需 进 一 步 的 后 处
重点和热点 。实践 中 ， 其克 服方法有 两种 ： 一是在 分水岭变换之前 ， 对 图像做滤 波预处 理 ｊ ， 有效抑
制 噪声 引起 的 过 分 割 ； 二是 在分水岭变换之后 ， 通 过一 定 的合 并 准 则 将 小 区 域 合 并 到 相 邻 区 域 中 。 其 区别 在 于 初 始 分 割 方 法 和合 并 准 则 的 不 同 ＿ ４ Ｊ 。 虽然 区域 合 并 可 以 有 效 的 改 善 过 分 割 现 象 ， 但 是
