B型心臟超聲圖像分割是計(jì)算心功能參數(shù)前重要的一步。針對(duì)超聲圖像的低分辨率影響分割精度及基于模型的分割算法需要大樣本訓(xùn)練集的問題，結(jié)合B型心臟超聲圖像的先驗(yàn)知識(shí)，提出了一種基于像素聚類進(jìn)行圖像分割的算法。首先，通過各向異性擴(kuò)散處理圖像；然后，使用一維K-均值對(duì)像素進(jìn)行聚類；最后，根據(jù)聚類結(jié)果和先驗(yàn)知識(shí)將像素值修改為最佳類中心像素值。理論分析表明該算法可以使圖像的峰值信噪比（ PSNR）達(dá)到最大值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提算法比大津算法等更準(zhǔn)確，PSNR較大津算法提高11. 5%；即使在單張圖像上也可以進(jìn)行分割，且適應(yīng)于分割任意形狀的超聲圖像，有利于更準(zhǔn)確地計(jì)算各種心功能參數(shù)。