在计算机辅助外科手术和图像导航外科手术中,图像配准是重要的一环,术前体数据与术中获取的图像间的配准能够给治疗提供实时信息,辅助手术导航。术中的三维图像不容易获取,一般只能得到二维图像。虽然这样的图像缺乏三维体数据的空间信息,但是它获取速度快并且能够减少患者和医生暴露在射线中的时间,将术中2D图像与术前体数据配准可以补偿一些空间信息。本文着重研究了相似性测度在医学图像配准中的应用。本文首先讨论了数字影像重建技术(DRR), 并用光线跟踪的方法实现了对CT体积数据的数字影像重建,通过对参数的调整实现了突出骨组织的DRR和包含软组织的DRR,得到了不错的效果,为以后的配准研究做好了重要的准备工作。然后详细介绍了三种相似性测度:互信息、模式强度、梯度差值,引入了结合下降单纯形的模拟退火算法。基于前面提到的三种相似性测度,实现了二维图像的配准,为后面的研究奠定了良好的基础。我们将二维医学图像配准的方法拓展到三维空间,基于三种不同的相似性测度实现了2D-3D医学图像配准,并对实验结果进行了比较和评价,并对模式强度测度进行了改进,在保证精度的前提下,加快了运算速度,得到了比较满意了效果。