本文围绕形变模型理论及其在图像分析领域的应用进行了一些探索性的研究,具有理论意义和实际应用价值.本文对国内外正在发展的形变模型理论进行了广泛的调研和分析,并确定了基于形变模型理论在医学图像分析领域的应用作为主要研究目标.本文以形变模型理论为研究核心,分析了其理论基础,从力学角度详细阐述了其形变行为的物理机制;讨论了该理论在医学图像分析中包含图像分割、图像非刚性配准等方面的具体应用.本文主要在以下几个方面作了拓展和创新性的工作.1.研究了形变模型的基础理论模型.主要包括模型的描述方法,模型的能量函数组成,能量最小化方法以及形变模型在应用中的局限之处与改进.详细阐述了模型每个能量分量的性质,并且从几何上解释了形变模型在各个能量分量作用下的行为过程.这部分内容也是全文的基础,后续工作都在这个基础上展开的.2.深入探讨了形变模型的物理本质,从弹性力学角度系统分析了形变模型行为机制.3.提出了一种新的有效利用目标图像先验知识约束来改进形变模型图像分割的方法.引入主分量分析方法建立同类形状医学图像轮廓曲线的先验模型,使形变模型的行为不仅受到传统能量作用,同时还受到保持先验模型相似性的约束,从而将传统方法中的能量函数最优化问题转化为求模型初始化曲线与约束曲线的相似性问题,有效克服了传统形变模型的不足:初始位置敏感性和局部最优.在建立先验模型的过程中,采用最小描述长度作为目标函数来实现轮廓点的自动选取,克服了传统统计方法要求图像轮廓曲线标记点一一对应的缺点.4.提出了一种自适应Hermite样条形变模型(AHSCM)方法的医学图像病灶边缘提取方法.Hermite样条曲线既可以充分表现曲线的连续性,又可以通过调整每个控制点及其切线矢量参数,产生任意锐角转角来保证曲线的平滑性.5.分析了形变模型在轮廓线配准和图像配准中的作用和机制,创造性的提出并定义了一种基于形变模型的非刚性配准算法——二次校正配准算法.