随着正电子发射体成像、计算机断层扫描、磁共振成像等医学影像诊断技术的发展，医学影像学已经成为临床诊断的重要工具，通过可视化显示和定量评估等方法对疾病进行诊断。计算机技术的发展促进了医学影像学的发展，使虚拟现实如虚拟内窥镜、血管三维重建等技术得以应用于临床。确定漫游路径是虚拟现实研究的难点之一，而最常用的方法是提取骨架中心线作为漫游路径。　　骨架具有与原始物体相同的拓扑与形状信息，能够有效地描述物体，在医学图像处理中有良好的应用前景。传统的骨架提取方法主要有:中轴变换方法、细化算法、距离变换方法和基于路径规划的方法。其中基于距离变换的骨架提取难以保证骨架的连续性，因此引入骨架候选点概念以解决连续性问题。本文提出一种基于距离变换和路径规划的骨架提取算法。首先利用距离变换后的约束条件（局部距离变换最大值和局部距离变换梯度的模的最小值），选择骨架候选点，利用动态规划中最短路径原理连接骨架候选点得到最后的骨架。　　骨架提取算法评价尚不存在金标准，本文提出一种较为客观的基于最小距离误差的相似性测度来评价骨架间的相似性。最小距离法可以用来测量提取中心线与理想中心线之间的误差，对提取中心线上的某一点，在该点的一定范围内进行搜索，在理想中心线上找到距离此点最近的点，获取两点之间的距离。通过这个方法可以来评价各骨架提取算法结果间的相似性。通过与细化算法，水平集方法的结果进行比较，本文算法提取的骨架符合人类视觉习惯，骨架结果全部位于物体的中心，且能良好保持物体的拓扑结构和连通性。算法运行无须人工调整，且不需要后处理过程来去除冗余分支。本文算法具有良好的旋转不变性与可逆性。　　此外，本文尝试利用相似性测度进行基于骨架的目标识别与匹配，多次实验结果表明本文算法与相似性测度能够用于图形检索。模拟和真实的三维血管数据的骨架提取结果显示本文算法能够很好地适用于三维骨架提取。