当前,颅内外科手术主要依靠医生的经验,操作复杂,手术后创伤大,极大地延长了患者的康复期。随着人工智能技术的迅速发展,手术导航定位系统已成为当前的研究热点。脑部手术定位要求导航系统具有高精度、高实时性,目前国外手术的导航定位技术较高,但仪器价格昂贵,国内的手术导航系统定位精度较差,因此研究一款高精度、高实时性的手术导航系统已成国内亟需解决的重要问题。为了提高手术导航定位的精度和实时性,本文基于机器视觉的手术导航定位系统进行了研究。具体研究内容如下:第一,构建了基于机器视觉的光学手术导航定位系统。为解决开颅手术中穿刺精度低、术后效果差的问题,本文构建了应用于开颅手术的光学手术导航系统,设计了双目相机,红色标记球,自制手术器械,患者头模等辅助工具。第二,研究了脑部图像三维重建方法。通过对比面绘制和体绘制方法的优劣,选择光线投射法进行三维重建。本文使用的光线投射法能够产生质量较高的图像且能够很好的反应不同组织边界处的变化情况。通过开展体绘制实验,实验结果表明本文的光线投射法进行三维重建的效果更佳,符合医学图像处理对于准确性的要求。第三,研究了手术导航的患者配准方法。通过使用红色标记球作为标记点,该标记球可以分别在患者空间和图像空间显示,基于该标记球实现了患者空间配准方法。患者配准方法分为两步执行:第一步实现患者空间和图像空间的粗配准,提出了多特征点法的粗配准方法代替传统的三点法,该方法可以使初始配准阶段产生更好的初始变换值;第二步实现患者空间和图像空间的精配准,提出了点到面的ICP算法对传统ICP算法进行优化,该方法将传统的以点到点的距离构造误差函数改进为以点到平面的距离构造误差函数,不仅进一步提高了配准精度,且减少了求解陷入局部最优解的可能。通过实际实验验证,结果表明本文的方法的配准误差小于2.5mm,能够满足一般手术导航定位系统所需的精度要求。