自X射线发现100多年以来，从屏-片成像系统到新型的数字成像系统，各种模拟和数字的医学成像设备在临床上得到了广泛的应用。在临床应用中摆位不当是影响X线影像质量、造成非甲级片出现的主要原因。在X线摄影时为临床医生提供一个关于患者摆位的智能视频检测算法，在降低误拍和错拍率、减少病人所受剂量、提高X线影像诊断的工作效率和质量等方面都有积极的意义。本文针对目前临床上最常用的6种X线摄影手部标准体位（拇指侧位、拇指前后位、指骨侧位、手后前位、手后前斜位和手前后斜位），利用计算机视觉技术，依据国际世界卫生组织规定的摄影标准，自主研发了一套X线摄影标准体位检测算法。为减小光照变化和复杂背景对检测算法的影响，对其中的手部轮廓提取部分进行改进。采用码书对背景建模，利用细化算法提取出前景和背景的骨架拓扑结构作为标记进行分水岭计算，得到手形轮廓；然后根据国际标准和临床经验，对体位建模。最后根据算法需求搭建模拟X线摄影的实验数据采集平台，编写网络化视频数据采集软件，在医学专家的指导下采集了200多例实验视频，并从中抽取400多帧有效序列图像对算法的有效性和精确度进行了定量评估。实验结果表明本算法对于拇指侧位、拇指前后位、指骨侧位和手后前位的标准和错误摆位的判断准确性都在95％以上；对于手后前斜位和手前后斜位的判断准确率大约在80％左右。导致误差增大的主要因素是缺乏深度数据。算法基本实现了对手部摆位标准性的判断功能，其设计具有良好的向后兼容性，便于今后针对用户需求和算法缺陷进行功能上的扩展和更新。