人工关节置换手术前,在体外如何通过关节假体与关节骨组织的模拟匹配来判断它们的适配度,是手术的关键问题之一。基于此问题,本文从人工关节的三维影像入手,通过对关节与假体三维数据进行配准,实现了体外模拟匹配。基于三维影像的人工关节模拟匹配算法共分为三个阶段:图像预处理阶段、三维点云配准阶段和模拟匹配阶段。在图像预处理阶段,针对传统Prewitt算子模板方向不足的问题,在已有的八方向模板基础上,采用对模板卷积取绝对值的方法,将卷积值的计算削减为四次,弥补了八方向模板算法消耗时间过大的缺点,提高算法的运行效率。同时采用以绝对值差值作为梯度值的近似替代,进一步提高算法的抗噪能力。在图像的三维配准阶段,针对迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)算法对初始值的依赖问题,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与迭代最近点算法相结合的三段式配准方法,采用PCA算法结合两次ICP的配准策略,先对待配准数据首先进行PCA配准处理,然后对得到的初始配准结果采用ICP算法进行调整,最后对调整好姿态的数据再次进行ICP配准,从而实现待配准数据空间坐标的一致性。在模拟匹配阶段,对患者关节的点云数据进行曲面拟合,然后同假体的点云数据重合显示,通过关节面的重合度来评价假体的适配情况,实现对假体型号的选择。在最后的实验部分,采用两组膝关节断层扫描数据(Computed Tomograph,CT),对基于三维影像的人工关节模拟匹配算法进行可行度分析,实验结果表明本文所提方法可以实现关节与假体之间的模拟匹配。