脑肿瘤是一种严重危害人类健康的疾病。由该疾病引发的症状严重影响着患者的生活。脑肿瘤的定位和其快速的传播性是在治疗脑肿瘤上一个关键的问题。近年来,脑部肿瘤的分割已成为图像处理研究上的一个热门议题。分水岭分割算法有很多的优点。最主要的是它的分割精度高,可以对目标物体产生闭环的线。但是同时该方法对图像形成中的噪声极度敏感。受MRI成像过程中产生的噪声、量化误差以及MRI图像纹理细节的影响产生很多局部最小值,直接应用该方法,会产生很多无意义的区域,使得分割的结果不能为临床使用。本文探讨分水岭算法在脑肿瘤分割中的应用,着重以改进的基于标记的分水岭来解决算法应用于脑肿瘤MRI图像中产生的过度分割现象。本文创新的使用提取的脑组织来实施分水岭分割,可以避免脑组织与颅骨结合处不均匀的灰度分布和血管亮点造成的灰度突变,减少分水岭方法在颅骨、脑组织结合处的过分割。得到了较好的分割结果。