基于自适应区域生长算法的口腔CT图像分割

近年来，随着口腔医疗水平的不断提高，牙科CT因能测量出更精确的图像得到了广泛的应用。区域生长法是图像分割技术中基于区域分割的一种，通过把具有相同特征的区域连通，从而构成最终的分割区域。相较其他分割方法，区域生长有效地利用了图像的局部空间信息，能更好地避免图像分割空间小连续的问题，具有较好的区域特征。为了能提取CT图像中感兴趣的牙齿部分，本研究将对口腔牙齿CT图像采用一种自适应区域生长算法，利用已生长区域的平均灰度、平均梯度以及标准差，在原有生长准则的基础上进行改进，对牙齿CT图像进行分割以及三维重建的实验后，能够显示出单独某颗或几颗牙齿的三维图像，证明了改进后的算法可实现较好的分割效果。