根系CT序列图像区域生长分割的新方法

在对传统区域生长算法改进的基础上,针对原位根系CT序列图像的特点,提出了一种基于区域生长的植物根系CT序列图像分割算法。通过对208幅JPEG格式的植物根系CT序列图像进行直方图分析,确定植物根系区域的分割阈值范围,结合阈值分割实现改进区域生长法对单层根系图像进行分割得到目标区域。在此基础上,利用植物根系在介质环境中的空间连续性,进一步实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割。借助MITK（Medical Imaging Toolkit）工具箱对分割好的原位根系CT序列图像进行三维重建,对三维模型进行不同角度观测来判断分割的正确性。实验结果表明,该算法分割速度快、精度高,能够有效地去除CT图像背景中杂质像素,准确提取出植物根系目标区域。