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图像采集：系统首先通过摄像头或其他成像设备捕获目标物体的图像。这些图像可以是二维的，也可以是多维的，如立体图像。

特征提取与匹配：在捕获的图像中，系统会提取关键特征点或特征区域。这些特征可以是边缘、角点、纹理等。特征提取后，系统会将这些特征与预先存储的数据库中的特征进行匹配，以确定目标的位置和姿态。

三维重建：通过匹配多个视角下的图像特征，系统可以重建目标物体的三维模型。这通常利用视差原理，即从不同角度观察同一物体时，其在图像中的位置会有所不同，从而通过计算这些差异来重建三维空间中的位置。

实时跟踪与校正：在放射治疗等应用中，图像引导监测定位系统能够实时获取患者的影像数据（如ＣＴ、ＭＲＩ），并与治疗计划进行对比，以确保治疗的准确性。系统会根据实时采集的图像数据不断调整和校正患者的位置，以保证治疗精度。

算法优化：为了提高定位精度和效率，系统通常会采用先进的算法，如卷积神经网络（ＣＮＮ）和深度学习算法，这些算法能够更准确地识别和匹配图像中的特征，并减少误判的可能性。

多模态融合：在一些高级应用中，系统可能会结合多种成像技术（如Ｘ射线、ＣＴ、ＭＲＩ等）来提高定位的准确性和可靠性。这种多模态融合技术可以提供更全面的图像信息，帮助系统更精确地定位目标。

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