目前我国肉类加工行业的自动化率极低,亟待研制出智能剔骨机器人系统,针对其在自主剔骨过程中无法直接获取内部骨骼三维信息以计算进刀点及切割路径的问题。本文以猪胴体内部的股骨为实体模型,探究利用二维X射线序列图像重建出其三维模型的方法,最终得到猪股骨的三维点云模型,结果具有良好的可视性。论文主要研究内容如下:首先,研究针对本文图像噪声特性的去噪算法。在分析X射线图像噪声的产生机理及噪声模型的基础上,改进了一种自适应调整滤波窗口尺寸的中值滤波去噪算法,通过利用更合适的滤波窗口从而获取更恰当的像素中值替代中心像素点值,改善了滤除脉冲噪声的效果。而后,为提高图像特征点对的匹配精度,改进了一种基于ORB特征点的RANSAC算法。利用基于kd树搜索算法和NNDR匹配算法先完成特征点的粗匹配,在提纯时通过预先筛选粗匹配点对集,使得抽取到正确初始迭代点对的概率增大,从而提升了特征点对的正确匹配率并缩减了迭代时间。接下来,探究基于序列图像获取三维空间点坐标的方法。根据点对的匹配关系求解基础矩阵,利用Kruppa方程实现X光摄像机内参数的自标定,通过分解本质矩阵得到外参数,而后可求出图像间的投影矩阵及匹配点对的三维坐标;以两幅X射线图像重建方法为基础,计算序列X射线图像特征点的空间坐标,其组成的坐标点集即为重建结果。最后,搭建实验环境并进行实验验证,在欧氏空间中实现了猪股骨模型的三维重建及点云显示,进而验证了该重建方法的可行性。