随着计算机及生物工程技术的发展，医学影像设备为临床诊断提供了多种模态的医学图像。医学图像配准是医学图像处理与分析中一项重要技术，在医学诊断和临床治疗等方面具有重要的应用价值。基于不同机理采集到的多种模态的医学图像，从不同方面提供了人体内部组织的信息，现代医学常常需要其中的互补信息有机结合起来进行分析，以提高诊断和治疗水平。而不同模态的医学图像成像原理、分辨率、成像参数等有很大差异，因此图像融合前必须进行图像配准。　　 本文在此背景下开展医学图像配准的研究工作，主要工作如下:　　 (1)研究了医学图像配准的原理、配准方法的分类、医学图像配准的流程等相关理论。　　 (2)研究了基于互信息和传统Powell算法的医学图像配准算法及其相关技术。其中，针对图像插值，讨论了最近邻插值法、线性插值法、双线性插值法、B样条插值法和PV插值法，并通过实验对最近邻法、双线性插值法和PV插值进行了比较，证明了PV插值法在保证配准效果的同时缩短了配准所需时间。　　 (3)研究和实现了基于改进的Powell算法和多分辨策略的医学图像配准及其相关技术，包括图像插值、优化算法等。针对传统的Powell算法存在局部收敛的问题，提出了一种改进的Powell算法，并将改进的Powell算法与多分辨率策略相结合，进行医学图像配准。其中，多分辨策略采用常用的小波变换。最后在真实的医学图像上进行实验，验证了该算法的有效性。　　 (4)提出在多分辨策略的基础上，低频带使用改进的Powell算法，高频带使用遗传算法进行优化。实验证明，该方法不仅提高了配准质量，使图像精度达到“亚像素”级。在保证精度的基础上，较其他算法其配准速度也比较快，同时鲁棒性也得到了保证。