虚拟器官的建模与仿真是当前国际上生物医学工程领域研究的前沿课题。眼睛作为人体最重要的器官之一,其建模与仿真系统的实现具有十分重大的科学意义和实用价值。眼底对人的眼睛是非常重要的,其中黄斑的形态对临床眼科诊疗有着重要的意义。OCT是眼底检查最新的工具之一,OCT眼底图像取自于活体数据,据此建立的眼底黄斑三维形态模型对于虚拟眼在实际中的应用具有重要意义,同时也为实现三维OCT眼底临床诊断技术进行了前期探索。根据OCT眼底黄斑部图像序列的特点,本文首先采用相应的算法对OCT眼底黄斑部图像进行分割、配准,并在配准后的图像上进行层间插值。在此基础上,建立了眼底黄斑三维形态模型;最后,以以上获得的结果为核心,开发了一个基于PC机和Windows平台的三维可视化演示系统。该系统提供图形用户界面,能够实现对显示三维物体进行旋转、缩放操作。本文的研究工作内容和创新主要包括以下几点:1、在分析了图像序列的特点的基础上提出了一种梯度结合形态学的分割方法,能从OCT眼底黄斑部图像序列中自动提取指定的区域,基本上不需要人工的交互操作,并具有较好的分割效果。2、根据图像序列特点,使用一种基于亮度与对比度的算法来调整OCT图像间的亮度差异,并证明了它的有效性。3、将基于最大互信息的配准算法应用于OCT眼底图像的配准中,以此保证配准的精确性,为提高效率,先使用最小均方误差准则进行粗略配准,并将Powell优化方法应用于配准过程中。4、为了建立平滑的黄斑三维形态,同时兼顾临床应用的实时性,设计一种基于线性插值的片层间插值算法来进行OCT图像片层间插值,并在分割配准后的数据及片层间插值所得数据的基础上建立了眼底黄斑部的三维形态模型。