股骨的三维重建以CT体数据、DR图像以及ICP算法为基础，实现了三维姿态的可视化，该技术具有价格低廉、人体辐射低、处理图像效率高等优点，能给予医学医疗理论、实践研究提供方便的影像数据。图像配准算法是股骨三维重建的主要研究内容，通过机器辅助获得配准的参数决定了股骨三维重建的准确性。ICP是常见的配准算法，由于该算法存在复杂度较高以及鲁棒性、准确度较低的弊端，本文提出一种基于CPD的配准算法，使配准过程更加精准化、自动化。首先，本文详细阐述了图像配准的重要原理，包括相似性测度、优化方法以及空间变换；然后根据变换方法、图像维度以及图像特征对配准方法详细归纳；又简单的介绍了图像配准的关键步骤以及评价标准，为本文后续的研究工作做了铺垫。其次，本文介绍了传统ICP算法基础理论和应用领域，针对该算法的准确度和鲁棒性低的弊端，从而提出基于CPD的配准算法的重要原理和研究内容。该算法考虑到通用、患者股骨的差异性和相似性的同时，还加入了比例形变，成功的避免了传统ICP算法的缺陷问题，又在时间、空间复杂度优于传统ICP，使配准过程更加精准。之后重点提出基于CPD的配准算法的实验流程，主要包括图像预处理、配准数据的获取以及CPD点集配准。最后，通过大量股骨仿真实验评价与验证本文的算法，实验结果如下：平移、旋转的平均误差分别小于2.1mm、1.6°；配准失败率仅在10%上下；患者股骨3D模型相似度较高。研究结果表明：本文提出的基于CPD的配准算法鲁棒性好、精度高、复杂度低、配准效果好。