活体颅骨测量在人类学、医疗器械设计、头部损伤分析等众多领域都有着非常广泛的应用。医学影像技术CT,即计算机断层成像技术的出现,使利用计算机进行自动活体颅骨测量成为可能。同时,数字图像分割及边缘提取技术是计算机视觉领域的重要学科,是众多研究领域必不可少的环节。利用数字图像处理技术在头部CT图像中提取颅骨轮廓从而实现活体颅骨测量是一个非常有效的手段。主动轮廓线模型是近年来受到高度重视的图像分割方法,十分适用于医学图像的边界检测工作。本文通过使用snake模型并基于CT图像对颅骨厚度的测量方法进行研究。本文通过对传统主动轮廓线模型进行相应改进,使之成为能够自动确定初始化位置并可以同时检测目标物体内外轮廓的双snake模型。该模型能够快速准确地同时提取出头部CT图像中颅骨骨骼的内外轮廓。本文利用该模型对符合特定条件的一张CT图像进行颅骨轮廓提取,利用所获得轮廓的特点实现颅骨各块骨骼厚度等特征的测量。通过分析测量数据得出顶骨和枕骨厚度的标准偏差和厚度变化率较大这一特征规律。使用单张CT图像测量厚度需要其满足特定的条件,具有一定的局限性。三维重建是将序列二维图像在三维空间内重建成为立体模型的一个非常重要的技术。本文通过使用双snake模型对序列CT图像分别进行颅骨轮廓的准确提取,然后利用提取出轮廓的特点,使用一种简单高效准确的三维重建方法构建三维模型。随后基于该三维模型提出一种利用查找相对应的点与面的手段来准确测量颅骨厚度的方法。该测量方法与基于单张CT图像测量颅骨厚度的方法可以共同为活体颅骨测量的应用领域提供有效的参考数据。最后对所作的研究进行总结,并提出开展下一步工作的思路,对后续的研究具有一定指导意义。