随着数字化技术的发展,使用手术导航系统协助医生便捷精准地进行手术已经成为了一种重要的发展趋势。而注册技术是实现手术导航精准定位的关键,通过注册技术可以获得真实患者空间与虚拟图像空间的转换关系,使两者坐标系得到统一,实现虚实结合。目前,手术导航的注册方式主要分为:基于标记点和基于无标记点。其中,基于标记点的注册方式存在着标志物掉落、遮挡、无法识别等问题。为了避免以上缺陷,本文在研究方法上采用了基于无标记点的注册方式。文章的主要研究内容归纳如下:1)口腔手术导航注册技术。本文以注册技术在口腔医学种植领域中的应用为背景,对手术导航注册、多模态医学图像配准、点云空间配准等关键技术进行了介绍和研究。之后,分析了注册技术的整体流程,并推导相关理论,总结出注册技术在口腔手术导航中的基本要求以及该技术存在的不足,引出需要一种精度高、速度快的注册算法研究目标。2)三维图像获取与数据处理。首先,在PCL（Point Cloud Library）点云库中,将采集到的真实义齿三维图像进行点云化、滤波、下采样的数据预处理,获得真实的义齿点云。同时,借助3D Slicer开源软件平台,将CT（Computed Tomography）、MRI（Magnetic Resonance Imaging）二维图像进行融合和三维重建,再进行滤波、下采样,获得虚拟的义齿点云。3)点云空间配准技术及改进。点云空间配准技术主要分为:粗略配准和精细配准。进行粗略配准时,如何找到点云配准的初始位姿,是本文研究的一个难点,以及在精细配准时,常用的ICP（Iterative Closest Point）算法存在着陷入局部最优解、最优迭代阈值不易选择、算法运算时间较长等缺点,针对以上问题,文中提出了相应的改进方法。首先,在粗略配准中,采用了基于PCA（Principal Component Analysis）的算法思想,并引入初始校正解决了主轴反向的问题,再通过不互为最近邻点对的双向K近邻搜索策略缩短了25.5%以上的运行时间,保证了点云配准的初始位姿一致,也避免了在精细配准中陷入局部最优解的问题。其次,在精细配准中,采用最小化对应点之间所在平面距离作为误差函数,利用基于K-d Tree（K-dimensional Tree）的K近邻搜索策略加速对应点平面的搜索,并在搜索前使用Open MP（Open Multi-Processing）多线程框架对点云的法向量估计过程进行加速,减少了算法的运行时间。最后,通过设计实验、软件集成对空间配准算法的精确性、高效性、适用性进行验证。实验结果表明,改进后的配准算法符合口腔手术导航的精度和速度要求。