肺癌与结直肠癌是当今致死率较高的两大恶性肿瘤,且常以肺结节及肠息肉形式作为其早期可能性表征。肺结节与肠息肉分割作为性状判断、体积度量、倍增速率跟踪等关键步骤的基础,能够为疾病分析及治疗提供可靠的数据支持。同时,准确的病灶分割结果还可以提升病灶特征提取、良恶性判断、三维重建及可视化等图像处理方法的精准程度。因此,无论是从提高医疗信息化水平的角度,还是从推动医学图像处理领域相关研究发展的角度,针对肺结节与肠息肉的分割进行研究都具有十分重要的意义。本文针对肺结节及肠息肉病灶图像中存在的过渡区域、丰富纹理、病灶像素亮度分布不均匀及病灶表面情况复杂等制约算法性能的问题,从两类医学图像的病灶特点出发,分析了病灶特征与尺度的关系,对不同尺度下病灶图像的像素相似性、边缘特征及区域像素亮度/颜色分布等内容展开研究,以实现病灶的稳定和准确分割。本文的主要工作和成果如下:（1）医学图像分析中,对病灶的提取和诊断建立在适当尺度的基础上,本文分析了病灶亮度、轮廓及像素分布与分析尺度的关系,并从像素变化角度出发,提出了医学图像多尺度平滑模型。通过研究图像局部结构信息中平滑核函数扩散性能与保边平滑的关系,总结了保边平滑需要满足的两个理想条件。在此基础上,分析讨论了传统平滑核函数在保边平滑上存在的问题,并结合视觉的空间特性设计了改进的线性平滑核函数。而为弥补传统核函数中存在阶梯效应等问题,本文在松弛保边平滑条件的基础上,设计了两个非线性平滑核函数,并分析了两函数的扩散性能。实验结果表明,本文改进的线性平滑核函数能够提高区域一致性且具有较低的计算成本;而两个非线性平滑核函数能够有效保护病灶边缘信息,平滑病灶图像中的纹理和亮度分布不均匀等。（2）针对肺结节分割的准确性易受像素相似性影响的问题,提出了基于多尺度像素相似性的DR肺结节分割模型。该模型通过分析肺结节内部像素内聚性及组织间的差异性,利用肺结节病灶结构特征,设计了基于肺结节内容的模式表示。结节模式给定了转移的边值条件,在一定程度上克服了结节中过渡区域导致的分割失效问题。而为提高像素相似性、克服纹理及区域非一致性对分割的影响,联合本文改进的线性平滑核函数,构建分割的平滑能量项,并获得用于多尺度信息融合的尺度分量。在分割模型的求解中,本文结合有限元素思想,对有界域进行剖分,通过理论推导将连续问题离散化,以求得分割的数值解。该模型在病灶分割的精度及稳定性上均有良好表现,特别是在处理肺结节与周围组织间包含过渡区域的病灶样本时,具有较强的鲁棒性。（3）针对肺结节病灶及周围组织中丰富纹理及像素亮度不均匀造成的分割结果偏离结节边缘的问题,提出了基于多尺度边缘的DR肺结节分割模型。该模型分析了边缘的多尺度特性,并根据肺结节病灶几何度量的有限性,联合曲线演化理论,驱动演化曲线收敛到病灶轮廓邻域。为克服曲线演化过程中病灶和周围组织中丰富纹理及像素亮度分布不均匀等造成的收敛偏移,利用本文改进的保边平滑核函数,构建保边平滑能量项,提高曲线定位准确性。为提高曲线演化效率,设计了改进的轻量级图像金字塔,为肺结节分割提供随形初始化曲线,以降低分割的时间成本。同时,针对过平滑导致的分割精度降低甚至分割曲线消失问题,本文设计相邻尺度分割结果的判断指标,并给出了分割的终止条件,以实现合适尺度上的病灶分割。该模型能够克服丰富纹理及像素亮度分布不均匀的影响,在分割准确性上具有良好表现。（4）针对肠息肉图像中复杂的病灶表面情况及复杂外部结构导致的分割精度低、稳定性差的问题,提出了基于多尺度混合特征的肠息肉分割模型。该模型通过结合不同尺度的边缘特征和表面模型,构建分割的能量泛函。为克服肠黏膜纹理、食物残留及组织病变等对表面模型精度的影响,利用改进的保边平滑核函数,抑制了区域像素亮度/颜色的非一致性,并联合直方图形状分析,获得了基于图像内容的子区域个数,优化了表面模型的参数估计。此外,为使分割模型能够在合适的尺度下获得分割结果,本文设计相邻两次分割结果的相似度指标,并根据其变化设计了分割的终止条件。该模型在继承肠息肉图像低层特征的基础上,拓展了特征的尺度信息,在对病灶表面情况复杂、包含弱边缘及纹理的肠息肉病灶进行处理时,依然能够获得相对准确的分割结果。