目的对肺CT图像中肺实质分割的4种不同算法的研究,主要目的是肺实质不同分割算法的实现,并且通过分割算法性能评价标准来探讨四种算法的效果。方法通过对166幅不同的肺CT图像,用笔者编写的算法进行图像处理,计算分割算法评价标准的相关参数探讨四种算法的效果。这些算法分别是:基于otsu和形态学相结合方法、基于连通区域、基于聚类、基于增长法。利用区域内部均匀性和区域间对比度这两个分割算法评价指标来对分割过后的图像进行定量的分析。最后利用这两个指标,对四种肺实质分割算法进行定量分析比较。结果对肺实质CT图像的分割研究结果表明,基于otsu和形态学相结合方法、基于连通区域、基于聚类和基于区域增长法这四种算法中,根据分割算法的评价指标,即区域间对比度和区域内部均匀性的分析比较,这四种算法的区域间对比度的均值数值最大的是基于otsu和形态学结合的方法,而且基于otsu和形态学结合的方法的稳定性是最好的。对区域间对比度的稳定性而言,四种算法的稳定性从好到坏的顺序为(方差越小稳定性越好):基于otsu和形态学结合(方差0.0116)<基于kmean聚类(方差0.0130)<基于连通区域(方差0.0181)<基于区域增长法(方差0.0287)。结论四种算法的区域间对比度的数值最大的是基于otsu和形态学结合的方法,而且基于otsu和形态学结合的方法的稳定性是最好的,对于肺实质提取这个具体的应用领域来说,分割算法提取的区域之间的对比度越大,更有利于我们提取准确的肺实质,并有利于进一步提取ROI区域。