人工关节置换是重建关节运动功能的一种修复手术。据统计分析，人工关节无菌性松动是导致修复手术失败的最重要原因，然而目前临床上尚缺乏简便有效的早期诊断人工关节无菌性松动状况的方法。本文以人工髋关节为主要研究对象，通过定期采样人工关节的医学图像，计算人工关节与松质骨之间的接触面积，根据接触面积的变化情况，对人工关节无菌性松动情况进行早期诊断，为康复治疗提供可靠的依据。由于人工关节的医学图像存在边界模糊不均匀、易受强噪声污染等特点，导致图像处理算法直接影响着接触面积计算结果的精确度。本文首先从图像滤波处理入手，结合数学形态学思想，提出了一种自适应多尺度形态学滤波算法，通过将大小尺度的结构元素相结合和自适应确定权值的方法，有效滤除了医学图像中的噪声干扰，同时图像边缘微细结构也得到较好保留。其次，分水岭分割算法是一种基于数学形态学的区域分割方法，由于其能够得到单像素宽、定位精确、连续封闭的分割边缘而得到广泛的应用，然而传统分水岭分割算法存在严重过分割问题，影响真实目标的提取。本文针对这一问题，结合医学图像的特点，提出了一种改进的医学图像分水岭分割算法，通过分水岭变换前对人工关节医学图像进行预处理和分水岭变换后进行区域合并，有效地抑制了过分割现象。最后，根据以上图像分割结果统计边界接触像素点，获得人工关节与松质骨接触面积，为人工关节无菌性松动状况提供可靠的诊断依据，具有较强的临床意义和价值。