理解大脑工作机制对基础脑神经科学和脑疾病的研究具有重要意义。复原脑组织结构，并对其进行识别和分析是揭示脑工作原理的重要途径。纳米尺度的脑微观结构重建可以有效复原脑组织的三维结构，为后续研究提供数据基础。目前，随着电子显微成像技术在生命科学研究中的深入应用，纳米尺度的微观重建技术正向着更高的空间分辨率和更大的重建体积发展。作为脑微观重建的重要环节，序列切片电镜图像拼接配准也成为限制大规模脑微观结构重建的瓶颈。所以开展相关算法研究，提升拼接配准精度，优化拼接配准流程对脑微观结构重建至关重要。

本文是脑微观结构三维电镜重建研究的一部分，探究脑微观结构拼接配准中的线性形变矫正方法。通过构建不同的线性形变矫正模型，估计和矫正电镜切片和拍摄等过程中产生的线性形变，实现脑组织切片图像的拼接和配准。

依照脑微观结构重建流程，本文的研究分两步进行：首先在2D方向上，对大范围切片电镜图像进行拼接。通过对扫描电镜成像过程中产生的畸变进行估计，避免了图像边缘畸变对拼接结果造成的影响。并通过整体优化的方式矫正成像过程中引入的线性形变，得到了无缝的拼接结果。实验结果表明，该方法能够达到亚像素的拼接精度，有效的克服了电镜高分辨率下视场的局限性，扩大了重建范围；在3D方向上，优化现有的仿射配准流程，克服配准流程不合理带来的误差累积和传播。完成了序列切片图像的粗尺度配准，矫正切片图像位于切面内的线性形变并尽可能的保留了图像原始的结构信息，恢复了脑组织结构在z方向的连续性。结果显示本文提出的拼接配准方法在实际的大体量脑微观结构重建中更具适用性。

本文旨在设计高效的序列切片电镜图像线性形变矫正方法，实现切片图像的拼接配准，提升脑微观结构拼接配准的精度，有效的复原出大范围脑组织微观结构的三维形貌，为后续的研究提供良好的数据基础。