心血管疾病是全球的头号死因，且其致死率呈现逐年上升的趋势。如何有效的预防、诊断和治疗心血管疾病已成为一个影响国民健康的重要任务。研究表明，心血管疾病主要是由心脏的功能异常引起的，左心室的非正常运动是多种心血管疾病的表象和诱因。因此，通过医学成像技术来检测左心室运动是否发生异常是诊断心血管疾病的一种重要手段。由于心脏磁共振成像(Cardiac Magnetic Resonance Imaging，Cardiac MR Imaging)技术的无创性、软组织高对比度高分辨率等优良特性，这种成像技术被广泛用于心血管疾病的早期检查中。医生可以通过分割核磁共振心脏图像的左心室来获得左心室血容量、左心室质量等一些重要的心功能参数。但是手工提取方法不仅效率低且工作量大，并且分割结果也会受内科医生的经验和主观判断等各方面的影响，分割过程不可重现。因此，基于核磁共振心脏图像的左心室分割算法研究已经成为医学图像处理的一个热门研究方向。　　本文以基于短轴核磁共振心脏序列图像的左心室分割作为研究课题，从核磁共振心脏图像的预处理，基于斜率差分布（Slope Difference Distribution，SDD）的左心室分割算法，核磁共振心脏图像的后处理三个方面展开研究，旨在设计一个有效的分割算法实现左心室的分割。本文的主要工作如下:　　1.进行了核磁共振心脏图像的预处理工作。从实验数据库Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention（MICCAI）感兴趣区域提取、感兴趣区域特性分析以及感兴趣区域去噪三方面展开。分别使用五种常见的滤波方法如均值滤波、中值滤波、高斯权重核滤波器、小波滤波以及傅里叶变换滤波对核磁共振心脏图像进行滤波处理，通过对比实验结果，选取了高斯权重核滤波器作为感兴趣区域图像去噪方法。　　2.进行了基于SDD的左心室分割算法研究。SDD阈值分割方法主要包括三步:通过傅里叶滤波得到平滑灰度直方图;通过最小二乘模型得到斜率差分布;由阈值选取原则得到最佳的波谷点作为分割的阈值。着重研究了傅里叶滤波的参数（带宽）和最小二乘模型的参数（拟合点个数）对斜率差分布曲线的影响。基于SDD阈值选择方法的优越性在于SDD方法中斜率差分布的波谷（候选闽值）是可以调整的，通过不断校准带宽和拟合点个数，能让算法确定一个最佳的阈值点。最后，对不同斜率差分布曲线情况下阈值选取的原则展开了深入的研究。　　3.进行了核磁共振心脏图像的后处理工作。通过选择最大的对象、生成最小凸多边形、FFT滤波实现边界平滑和膨胀四个步骤进行后处理，将获得的左心室二值化分割结果做优化。通过后处理手段，极大的改进了基于SDD方法分割出的初始轮廓的精度。　　4.进行了基于Natural Image Quality Evaluator(NIQE)的感兴趣区域的无参考图像质量评估，并根据质量分数将感兴趣区域图像分成图像质量好和图像质量差两类。在预处理和后处理手段完全相同的条件下，进行基于SDD的阈值分割算法和其它15种国际上流行的分割算法的对比实验。实验数据表明SDD方法实现了1.6758毫米的平均垂直距离，0.8973的面积重叠率。与其他方法的比较表明，SDD方法在识别核磁共振心脏图像中的左心室边界最为准确。