近年来,雾霾天气日益增多,环境污染加剧,肺部疾病已成为人类生命的重要威胁之一。当前主要通过电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术获取用于肺部疾病诊断的医学影像数据,肺气道树分割算法主要通过处理胸部CT影像数据完成肺部气道树形结构的三维可视化。三维可视化气道树可用于气道内腔和气管壁尺寸的测量,并辅助诊断慢性阻塞性肺疾病。在医学图像处理领域,肺气道树分割可作为其他肺部结构分割的基础,如叶瓣分割和肺段分割。此外,三维可视化肺气道树是虚拟支气管镜检查的先决条件,可用于规划和指导支气管镜的介入过程。因此,肺气道树分割算法在肺部疾病的诊断和治疗中具有重要的作用,基于3D-CT影像数据构建准确的三维肺气道树模型具有重要的理论意义和应用价值。针对肺气道树分割特有的难点,研究内容如下:首先,根据边缘为纯曲面的区域限制具有边缘误差稳定性高的特点,提出了类球体区域限制方法。该方法着重处理波面传播法在无方向辅助时泄漏控制困难这一缺陷,通过类球体区域内和区域边缘的泄漏判定,检测泄漏并自适应调整阈值,对泄漏发生后的大规模扩散起到了较好的限制作用,有效提升了肺气道树各部分尤其是细小气道部分的分割完成度。然后,针对细小气道处气管壁所具有的低亮度缺口小而多的特点,提出了气管壁缺口封堵算法,准确定位并封堵因部分容积效应和噪声等因素所产生的低亮度气管壁缺口。实验表明,该算法对能够封堵大部分微小气管壁缺口,极大限制了欠分割现象的发生,在细小气道处效果显著。此外,配合气管壁缺口封堵的自适应阈值方法有效提升了分割完成度并降低了分割错误率。经EXACT09标准化验证之后,对比网站公示的其余21种性能比较优异的算法,本文所提算法在表示分割完成度的四项参数排名中仅次于NagoyaLoopers和FF_ITC算法。在其余三项表示分割错误率的参数对比中,结果表明本文所提算法能有效限制泄漏发生后的大规模扩散现象。此外,本文所提算法为全自动方法,程序运行时间短,具有较大的应用价值。