本文主要研究了在计算机辅助下，将肺部CT图像进行肺叶分割的算法及其实现。首先介绍了肺的解剖结构及医学成像方面的基础知识，接着深入研究了医学图像分割中用到的各种理论和技术。作者综合运用了它们，实现了肺叶的自动分割。 肺叶裂隙的CT图像是低分辨率且边界不清晰的结构。周围血管、图像噪声等因素使得检测变得更加困难。为了对肺叶进行完全自动的分割，首先通过一系列事先人工分割好的图像数据构造atlas。当裂隙变形到一模板图像后，能够通过局部的统计计算得到不同图像间的平均裂隙位置和方差。通过可能性分析可知这个atlas能够提供测试图像的肺叶裂隙探测的初始化。接着，为了增强肺叶裂隙和周围肺组织的对比度，对测试图像进行了峰值计算。然后进行初始探测、可靠裂隙筛选和最终探测，最终得到裂隙，完成了对测试图像的肺叶分割。实验结果表明此方法效果较好，对肺部结构的进一步研究具有一定的意义。