随着计算机技术与数字医学的不断发展,计算机辅助手术给临床诊断和手术治疗带来了巨大的进步,其基于图像引导、手术规划的手术模式有效地解决了传统外科手术中对病灶部位定位的问题,推动了外科手术朝着精准化和微创化方向发展。而在临床实践中,由于不能直观地看到病灶部位的三维结构,医生需要在屏幕和病灶部位之间来回切换视野,这样不仅影响操作的连贯性和手术的效率,而且有可能增加手术的风险。为此,本文利用增强现实(Augmented Reality,AR)这一前沿技术,实现术前规划模型与病灶部位的配准融合,在术中为医生提供直观的患者病灶部位的三维结构信息。本文主要研究内容如下:利用单目视觉和RGBD类算法开发了基于SLAM(Simultaneous localization and mapping)定位的增强现实数字化手术系统,该系统实现了将术前规划的模型准确定位在SLAM重建的空间中,实现了虚拟模型与真实模型定位融合的效果,该系统实现了比较稳定的静态配准效果;利用大律法、轮廓提取等图像处理算法,开发了可识别跟踪二维标识符的增强现实手术系统,该系统实现了动态识别跟踪二维标识符,并将虚拟模型准确定位在二维标识符处。在SLAM算法基础上,为了实现虚拟模型与真实模型的实时动态配准融合,本文利用红外定位跟踪设备实时定位跟踪真实模型和HoloLens头盔的运动,提出了Camera坐标系到HoloLens参考架坐标系转换矩阵的手眼标定算法,标定出了Camera坐标系到HoloLens参考架坐标系的转换矩阵;提出基于四元数的点配准算法,解决了增强现实手术系统中虚拟模型和真实模型的配准问题。利用四元数插值算法解决了虚拟模型的姿态平滑问题,基于四元数标定出了手术器械尖点的位置。在定位配准算法研究基础之上,本文基于MixedRealityToolkit、IGSTK、Unity、QT等开源SDK和开发工具,开发了基于光学定位跟踪的增强现实手术系统,对该系统进行了模型试验,并设计精度试验测试了系统的误差,在光学定位跟踪仪坐标系下x方向上的平均误差为17.26mm,y方向上的平均误差为13.70mm,在z方向上的平均误差为20.71mm,系统配准的稳定性优于同类系统。综上所述,本文主要研究了基于增强现实的数字化手术系统的定位配准技术,研究了SLAM定位配准的算法,实现了稳定准确的静态定位配准;研究了二维标识符的识别算法,实现了比较稳定的动态跟踪;研究了增强现实的手术系统,实现了对目标模型稳定可靠的动态跟踪配准。本文的研究促进了医学数字化的发展,具有非常重要的临床应用价值与潜力。