基于复合超像素技术的肺部CT图像分割算法

摘要

基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点,本文提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法.本算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理:再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素;然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征,并融合灰度特征形成特征矩阵;最后基于特征矩阵和随机森林算法荻取分割图像.实验结果表明,本文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性,健康肺部图像的分割准确率为98.07％,病变图像的准确率为96.23％,且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点.