成像技术的迅速发展,使得人们可以对越来越多的复杂现象和过程成像和仿真,这一过程反过来又对图像分析提出了更高要求,使我们必须探索新的图像分析技术和方法。医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支,发展迅速,现已广泛应用于现代医学临床和研究中。 本文首先介绍了医学图像配准研究的现状和方法,对各类图像配准算法及其相关技术进行了综述。然后,本文重点讨论了目前图像配准领域的热点算法——互信息方法,该方法与其它配准算法相比较,在精确度和鲁棒性方面具有明显的优势,已广泛地应用于临床中。本文分析了基于互信息的图像配准过程中出现的局部极值问题,实现了一种结合先验信息获得更加平滑的目标函数的方法,并通过实验证明了该方法的有效性。 其次,将图像配准研究应用于3D-MR图像配准。通过对MR灰度图像特点的分析,我们采用了基于倒角变换的预配准过程,使基于互信息的配准方法获得了像素级精度的初始配准参数。由于预配准过程采用了多分辨率的策略,从而保证了配准速度的同时,提高了配准精度。 最后,提出了今后要解决的问题和进一步发展的方向。