脑细胞之间的联接关系是大脑实现认知功能的生理基础。重建微观尺度下的脑组织联接关系是探究脑运行机理的重要手段之一。纳米尺度下的脑微观结构重建技术能够有效地恢复神经组织的微观三维结构，为后续的神经科学和生物学研究奠定坚实的基础。脑微观结构重建环节中的序列切片电镜图像配准过程是限制脑重建工程规模的技术瓶颈之一。开展脑序列切片图像配准精度理论研究对提高配准算法的配准精度，改善序列切片图像配准质量，获得可靠的脑微观结构三维重建结果至关重要。

本文是脑微观结构重建研究工作的一部分，探究可合理应用于神经组织序列切片电镜图像配准过程的配准精度分析模型和基于精度分析结论改进的图像配准算法。通过建立的配准精度分析模型，本研究分析了在脑组织序列切片电镜图像配准流程中影响配准精度的关键因素，针对性地改进了图像配准算法，获得了质量更高的图像配准结果。

本文的研究分为两步进行：首先，针对在配准过程中需要求解图像局部间的平移向量问题，本文提出了一种结合了神经元结构形态的配准精度分析模型。该模型综合考虑了神经元结构和切片过程对配准精度造成的影响。基于该模型，本文从数学上分析了局部图像块间的配准精度和切片厚度、结构大小以及结构形状之间的关系。实验结果表明，根据模型推导得到的配准精度关系适用于真实的神经组织序列切片电镜图像配准方法。其次，本文结合上述推导得出的配准精度分析结果改进了已有的图像配准算法，并成功地将其应用于真实脑组织序列切片图像配准工程中。改进的配准方法分别考虑了神经结构的尺寸信息和形状信息，并设计了额外的结构信息处理步骤。在测试数据集上的配准结果显示，相比较已有的配准方法，本文提出的改进配准方法可以在真实神经组织序列切片图像数据上取得更好的图像配准效果。