虚拟器官的建模和仿真是当前国际上生物医学工程领域研究的前沿课题。眼睛作为人观察客观事物的视觉器官,是人体最重要的器官之一,对它的建模和仿真具有很高的科学意义和应用价值。随着数字技术进入生物医学领域,医学图像处理技术越来越受到研究工作者的关注和探究。通过医学图像处理可以帮助医师对疾病的诊断,进而指导疾病治疗和预后判断,甚至病因分析等。本文所研究的主要内容是与眼睛有关的医学图像处理,包括:人眼组织切片和放射状光学相干层析(OCT)视盘两类图像序列的图像分割以及OCT视盘图像的配准、中间插值和三维重建。根据人眼组织切片序列和取自于活体的放射状OCT眼底视盘图像序列特点,本文分别采用合适的算法对切片中的角膜和OCT图像中的视盘进行自动、高效的提取。还深入研究探讨了适合于OCT图像的配准算法、使图像达到渐变效果进行的插值方法以及OCT三维重建方法,并实现对显示三维物体进行旋转、缩放操作以及以任意角度对三维模型进行切割提取图像的系统。本文的研究工作内容和创新主要包括以下几点:1、基于BP神经网络的分割方法应用在彩色图像人眼组织切片图像序列中,同时借助区域增长、孔洞填充方法,达到快速、自动的提取序列图像中位置不一的角膜区域。2、考虑OCT视盘图像的特点,提出边缘提取算法,有效的提取出视盘上表面边界,并达到图像序列自动、准确分割的目的。3、根据图像以视盘凹处中心为中心点放射状扫描获得,首先将图像序列的凹处中心对齐,结合图像上边界曲线拟合的方法对图像进行刚性配准。4、为了建立视盘三维形态模型,并使模型表面光滑,首先采用三次样条插值算法对相邻图像进行多幅图的层间插值;其次将图像转换为柱坐标系后采用基于Bresenham算法的线性插值算法对图像进行点间插值;最后在这些数据点的基础上建立眼底视盘的三维形态模型,并实现以视盘凹处中心点为中心的任意角度分割图像提取。