周围神经损伤显微修复一直是外科临床研究的热点与难点,计算机技术与模式识别技术的发展,使周围神经功能束三维重建成为可能。周围神经三维重建主要包括周围神经二维图像获取、图像预处理、归一化、分割、配准、识别及三维重建等一系列过程。本文的目的在于探索一种适用于周围神经切片图像的归一化及配准方法,通过对图像的归一化处理,使得所有切片图像转换为唯一的标准形式,改善后续切片图像处理时算法的通用性问题；通过对图像配准,为最终实现周围神经切片图像三维重建奠定基础。本文所做的工作如下：1.简单介绍了周围神经二维图像的获取过程,并在其基础上分析了在获取过程中可能引入的噪声,指出由于切片需先经人为染色后、再由人工放置于显微镜下照相,所以即使对于相同切片也可能存在图像分辨率大小不一、图像偏移或旋转、灰度差异等现象,从而提出图像归一化及配准的必要性,并对图像进行矢量中值滤波,改善图像质量。2.在分析了各不变矩的优缺点之后,提出基于变形雅可比-傅立叶矩的空间归一化方法,使图像变换为唯一的标准图像,该标准图像对于仿射变换具有不变性,并提出基于直方图的灰度归一化方法,改善图像灰度特性。3.提出基于互信息的图像配准方法,该方法以所有像素点的灰度组成特征空间,互信息为相似性测度,通过powell优化算法对参数寻优,得到最优的空间变换参数,在配准实验中,初始变换参数的选择可选空间归一化变换因子,也可直接对归一化后的标准图像进行配准。