在传统的外科手术中,医生通过对病人某一部位进行拍摄某种模态的图像来分析病情,这种图像包括CT图像、MRI图像和X线图像等。更多时候,则是将两种或两种以上的不同模态图像结合起来进行分析与判断,以利于提高诊断水平。在这一过程中,通过利用二维X线图像与三维CT体数据之间的配准,这样就能更加精确地定位患者的某一部位,这对微创手术来说无疑是非常重要的一步。本文的主要研究工作是2D-3D图像配准技术,主要有以下几个方面：(1)介绍国内外对配准技术的研究现状以及所遇到的难题,阐述医学图像配准的基本原理和方法；(2)介绍图像上存在的几种噪声以及三种去噪技术,通过对本文测试图像进行滤波去噪处理,改善了图像的质量,为后期图像配准工作打下了良好的基础；(3)讨论数字影像重建技术,通过利用光线投射算法对三维CT体数据进行重建,模拟成二维投影图像,使2D-3D配准转化为2D-2D配准,降低了配准的复杂度,提高了配准的效率。(4)介绍本文研究工作的实验素材、软硬件环境,实验方法等,并着重阐述了2D-3D图像配准的基本原理及步骤。在研究基于特征的配准方法基础上,采用Harris算子检测角点,提出一种相对位置函数来对检测到的角点进行精匹配,并通过相关实验对所提方法进行了分析与讨论。由实验结果能够看出,本文提出的2D-3D配准方法处理效果较好,运行速度较快,且得到的精度较高,具有良好的综合性能。