医学是与人类健康息息相关的应用学科,近些年来,医学影像技术已经成为了医学研究领域中发展最为迅速的技术,临床诊断的准确性也由此日渐增强。在计算机科学技术和信息技术日新月异地发展的同时,医学影像技术也进行了不断进步,高端的医学影像设备接连问世,而对于医学影像的处理,如去噪、增强、分割等也成为了当前的研究热点。本文介绍医学图像处理的主要方法,包括医学图像配准的研究现状及应用、医学图像分割的研究现状及应用和医学图像的三维可视化技术。简要回顾了医学图像处理技术的发展历史,介绍医学图像配准技术的经典方法和成熟的应用案例,阐述医学图像分割的概念并介绍医学图像分割技术的经典方法和成熟的应用案例,也简单地阐述了医学图像三维可视化技术。论文分析了医学图像处理的重点难点问题,在此基础上,提出文本的创新点:光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,简称OCT)是近些年来迅速发展起来的一种新的光学成像诊断技术,经过OCT测量仪检查得到的OCT眼底图像能够清楚地展现视网膜功能信息与眼底结构,医学研究表明,视网膜神经纤维层(RNFL,retinal never fiber layer)的厚度变化可以成为黄斑病变、青光眼等神经变性眼科疾病发病的重要指标,OCT测量仪能够获得视网膜神经纤维层的厚度,尽早做出青光眼疾病诊断。论文以AO-OCT眼底图像为数据,分析了 OCT图像的特性,实现了图像的配准与分割。利用相邻图像在微观的空间上的连续性,提取图像灰度重心特性,完成图像水平方向的配准;然后利用边缘特性对图像进行边缘检测,完成垂直方向的配准。论文研究了OCT眼底图像预处理技术:中值滤波、双边滤波和原始图像灰度化,提出了一种双边滤波和中值滤波相结合的方法,双边滤波用于过滤低频信息,对于高频信息,采用中值滤波过滤,介绍OCT眼底图像层分割的过程,并利用水平集方法和主动轮廓模型(Snake模型)对配准完成后OCT眼底图像进行层分割工作,然后分析分割的结果,从分割效果图中可以清楚地看到RNFL层的厚度。最后,根据OCT眼底图像分割和配准的效果,对OCT眼底图像分割和配准的方法进行总结,总结本文算法的优点和不足,对医学图像处理技术的发展进行展望。