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基于肺部CT图像灰度不均匀、纹理变化大的特点，文章提出一种超像素与随机森林相结合的肺部CT图像分割算法。该算法首先采用阈值和形态滤波的方法对图像进行预处理；再通过TurboPixels算法将图像分割为超像素；然后运用灰度共生矩阵提取超像素的纹理特征，并融合灰度特征形成特征矩阵；最后基于特征矩阵和随机森林算法获取分割图像。实验结果表明，该文提出的分割算法对肺部CT图像处理具有一定的有效性，健康肺部图像的分割准确率为98．07％，病变图像的准确率为96．23％，且该算法具有全自动、高准确率、鲁棒性好等特点。