摘要：医学图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支,是数字图像处理技术在生物医学工程中的应用。对医学图像进行处理,提取目标对象并进行分割与三维信息的测量,能够有效指导医生治疗与诊断,同时也为人工关节制作提供准确的数据。鉴于股骨近端CT序列图像中骨骼的形态、灰度分布、边缘、图像拍摄初始条件等特征,提出基于投影与边界追踪的方法提取初始轮廓(股骨体切片)。采用投影的方法确定初始轮廓帧股骨的位置,确定初始感兴趣区域,并利用边界追踪的方法获得股骨中段的外轮廓数据。在提取序列帧中股骨的外轮廓时,根据CT序列图像的相邻帧间相似性及突变性,提出了利用前帧轮廓线在当前帧感兴趣区域内寻找一条最优分割目标骨骼的闭合轮廓线的方法即寻找最优分割线法。该方法是在当前帧中对前帧外轮廓进行不同程度地缩放操作,得到一系列的闭合曲线(潜在最优分割线),并根据潜在最优分割线在二值图像中像素值不为零的点的个数确定最优的分割线即精定位目标骨骼位置。最终利用最优分割线进行点匹配寻找股骨的外轮廓。在测量股骨近端的三维指标时,根据股骨近端的外轮廓提取结果,将外轮廓像素坐标值对应到三维空间中的三维坐标值。根据计算股骨头尺寸与股骨中轴线所需的三维数据,在三维数据中分割出对应的数据,然后根据这些数据分别进行拟合求取股骨头球心与半径和股骨体中轴线方程。由于颈干交点位于大转子最粗位置的中心,利用三维空间距离变换的方法确定了股骨体的颈干交点。利用股骨轴线与股骨头球心确定股骨的最大截面,并利用最大截面计算股骨颈直径与颈长。最后计算出颈干角的大小。最后,对所做的研究工作进行了总结,提出了需要开展的后续工作的思路,对进一步的研究具有一定的指导意义。