生物医学图像的分割是近年来图像处理领域的研究热点。基于生物医学图像的分割技术,可对生物医学图像的内容进行分析,帮助医务人员诊断和制定治疗方案。同时由于生物医学图像具有分辨率低、噪声大、图像特性差异大的特点,也为该类图像的分割带来了困难。因此生物医学图像的分割技术具有重要的研究意义。依据不同生物医学图像间特性差异较大的特点,本文着重研究了交互式的分割算法,即由使用者给出图像中包含目标的感兴趣区域,再利用算法再对该区域进行分割。文中首先实现了交互式的阈值分割算法,分析了其优缺点。然后实现了交互式的区域生长算法,在对基本区域生长算法的特点进行分析后,提出了一种基于边缘强度的区域生长算法。该算法首先使用阈值法对图像进行预分割,并依据阈值分割的结果选取目标区域的种子像素,同时将使用者提供的感兴趣区域的边界像素作为背景区域的种子像素。然后计算出图像中各像素处的边缘强度,并在计算边缘强度时考虑了像素灰度沿水平、垂直、对角线和反对角线四个方向的变化情况。接着依据像素的边缘强度渐进地在目标区域和背景区域内分别进行区域生长。即首先只对边缘强度较小的像素进行区域生长,将其与种子像素联通起来,然后再逐步放宽边缘强度的限制,将边缘强度稍大的像素也与种子像素联通起来。因此算法将首先分别生长出目标和背景区域内较为平滑的局部区域,然后再分别连通目标和背景区域内的纹理区域,最后目标和背景区域在图像中的强边缘处交汇。由于目标区域边界与图像中的强边缘重合,因此该算法能够得到良好的分割边界。与基本的区域生长算法相比,该算法不需要人为设置相似性判别准则的参数,因此易于使用。实验证明该算法对生物医学图像具有良好的分割效果。