医学图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支,是数字图像技术在生物医学工程中的应用。对医学图像进行目标轮廓提取,是临床诊断和科学研究的基础。主动轮廓模型特有的高度动态特性,适合医学图像的分割和轮廓提取。本文研究基于Snake模型的骨骼外轮廓提取技术,这是医学CT图像目标轮廓提取所面临的关键技术问题。针对传统模型难以设置初始轮廓线的问题,提出了基于中心辐射算法的初始轮廓线设置方法,有效确定初始轮廓线。选择高斯滤波进行预处理,增大了主动轮廓控制点的搜索范围。对控制点处的外部推动力方向进行讨论,分别对凸出和凹陷处做出详细分析。应用贪心算法作为外力找出控制点邻域内的极大值并连接起来,形成灰度跳变曲线,使控制点向边缘收敛。另外实现关键控制点的动态增加或减少,使轮廓线尽量平滑和均匀,获得了骨骼图像的单帧轮廓。序列医学图像中,相邻帧的骨骼外轮廓有较大范围的变化,根据先验知识和形态运动估计,引入方向性能量函数作为新的外力来源,确定轮廓控制点的运动方向和更新点的位置,扩大基于Greedy算法的主动轮廓模型的搜索范围,针对轮廓分裂提出控制点合并与插入方法;针对三维空间的轮廓,用改进的三维能量公式进行有效调整和收敛,并据此轮廓线实现骨骼的三维重建,获得了完整的三维骨骼信息。最后,对所做的研究工作进行了总结,提出了需要开展的后续工作的思路,对进一步的研究具有一定的指导意义。