1、“數字化虛擬人”計劃是目前信息技術和生物技術等交叉領域中的一個科學研究熱點,旨在可視化人體結構和模擬人體生理機能,以提高人類對自身的認識并促進醫(yī)學等相關領域的發(fā)展。虛擬人圖像的分割,可為該計劃提供精確的組織分割數據用于可視化與建模,是整個計劃的實現基礎和關鍵工作之一。
　　圖像分割是一項富有挑戰(zhàn)性的任務,經過多年的研究圖像分割還沒有找到一個通用的方法。雖然很多優(yōu)秀的方法相繼被提出,但針對虛擬人圖像的分割方法比較少而且存在很多的不足

2、。在此情況下,本文的研究目的是針對虛擬人圖像的具體特點設計出一個合適的圖像分割框架,為后續(xù)的圖像處理提供有效而精確的分割數據。
　　首先,本文對虛擬人圖像原始數據集做了數據準備工作,包括轉換圖像文件格式、降低圖像分辨率和裁剪目標區(qū)域等操作,從而更加方便圖像文件數據的讀取、減少無效數據的干擾和提高圖像處理的效率。
　　接著,本文采用Grab Cut方法對虛擬人圖像的人體軀干和肺部進行交互式分割,并利用圖像之間的相似性和連續(xù)性特

3、點提出序列分割的思路,以便快速地獲取人體軀干和肺部的分割數據。而對于具有復雜解剖結構的心臟,則采用基于Flood Fill的彩色標注方法對心臟進行標注以達到分割的目的。
　　然后,本文對分割完成的數據進行灰度化處理,解決分割過程中產生的噪聲、邊緣不平滑和內部孔洞等問題,并提取軀干和肺部的邊緣從而為后續(xù)的人體電生理模型的仿真提供數據準備。
　　最后,本文合并所有的分割結果,使得人體軀干、肺部和心臟等分割數據合并到同一張圖像上,