心血管疾病已成为严重威胁人类生命健康的头号疾病。计算机技术与医学影像学的相互渗透,使得人们对心脏组织结构实现了跨越式的探索。磁共振（MR）具有极好的组织分辨能力,并且不需要注射对比剂,能直接作横断面、冠状面、矢状面,以及任何方向的斜切面等的断层扫描,同时具有非常好的空间分辨率,可以更加准确的观察心脏结构的变化特征。通过研究MR图像可以很好的描述心脏图像序列中感兴趣区域、边缘和轮廓线等的时空运动状态,心脏运动估计的本质就是从心脏图像序列中检测出目标之间的位移信息。图像配准是心脏运动估计的重要技术,利用空间形变模型估计心脏在连续时间点之间的位移,描述心脏解剖结构随时间变化的运动轨迹,从而精确地描述一个运动周期的心脏运动模型。利用心脏图像的配准技术可以估计左心室心肌层的运动轨迹,并且能对运动周期中不同时间相位对应图像的感兴趣区域和形状的实时变化进行跟踪,提供临床诊断参数,辅助医生诊断。本文针对MR心脏成像,研究了稀疏约束的左心室运动估计方法。针对图像配准方法存在的问题,将稀疏约束引入到形变模型中,增强形变模型的鲁棒性。进一步,将稀疏约束的形变模型与图像配准中常见的点对应关系估计、点集匹配相结合,进而解决点对误匹配、形变场拓扑不保持等问题,从而改进左心室运动估计的精度。本文的研究成果如下:（1）提出了一种稀疏约束的多紧支撑径向基形变模型。在图像配准中点对应关系中不可避免地存在点的空间位置误差,这就要求形变模型具有较强的鲁棒性,既在存在对应关系误差的情况下,能较准确地估计形变场。在形变模型中引入了L1范数约束项,使用L1范数约束弹性形变系数,通过L1范数的稀疏性,抑制离群点的干扰,同时在多紧支撑径向基函数中选择每个控制点的最佳紧支撑径向基函数,从而提高形变模型的鲁棒性。进一步,基于可再生核希尔伯特空间,本文对多紧支撑径向基形变模型的扭曲能量进行了分析,给出了多紧支撑径向基形变模型的扭曲能量约束项形式,可以有效的保持形变场的平滑性。最后,本文将稀疏约束的多紧支撑径向基形变模型与鲁棒性点集匹配算法相结合,可以同时估计点集之间的对应关系和形变函数,从而实现图像的自动配准,并可用于估计左心室的动态变化。（2）提出了一种多层次可形变图匹配的左心室运动估计方法。针对大多数传统图匹配算法不适用于大形变的应用环境,本文将图匹配算法与稀疏约束的单紧支撑径向基形变模型相结合,利用图匹配算法提供左心室心肌层轮廓点集之间的对应关系,进而利用得到的点集之间的对应关系估计形变函数,以抑制误匹配点对,原点集又可以被形变函数映射为一个新的点集,利用图匹配算法又可以在新的点集之间估计对应关系。通过图匹配算法与形变模型估计不断的交替迭代,可以得到稳定的对应关系和形变模型,从而估计左心室的运动变化。同时采用了一种自底向上交替执行图匹配算法和估计形变函数的多层框架,利用该多层框架,自底层逐渐迭代到顶层可以获得高精度的匹配结果,进而提高左心室运动估计的准确性。（3）利用心肌壁的曲面结构特征来描述点特征,提出了一种稀疏约束的左心室曲面结构匹配算法。将左心室曲面特征引入到高斯混合模型中,提出了一个结合了曲面结构特征和稀疏约束的多紧支撑径向基形变模型的目标函数,详细推导了其求解模型。该方法利用稀疏约束的多紧支撑径向基形变模型代替传统的薄板样条形变模型,不但可以有效抑制离群点的影响,并且更好的同时满足复杂形变的要求,实现了稀疏约束在点集匹配问题中的应用,从而可以有效估计左心室的位移场。（4）在多个心脏MR公测数据集上测试了本文方法的有效性,实验结果表明本文方法可以有效估计左心室的运动场。利用估计的运动场,可以对给定时间的分割结果进行映射,得到不同时间的分割结果,进而对左心室的功能进行测量,例如射血分数、腔体容积等;另一方面,利用估计的运动场,可以计算左心室心肌层的应变系数,为临床诊断治疗提供辅助参数。