医学图像配准是目前的一个研究热点问题,是一个多学科交叉的研究领域,是计算机图形学和图像处理在工程中的重要应用。医学图像配准不仅可以用于医疗诊断,还可用于手术计划的制定、放射治疗计划的制定、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方面。医学图像的三维可视化技术是一种有力的辅助手段,能够弥补影像设备在成像上的不足,能够为用户提供具有真实感的三维医学图像,便于医生从多角度、多层次进行观察和分析,并且能够使医生有效地参与数据的处理与分析过程,在辅助医生诊断、手术仿真、引导治疗等方面都可以发挥重要的作用。因此,对医学图像配准和三维可视化的研究,具有重要的学术意义和应用价值。互信息是近年来应用较多的一种理论,它的众多优点使其在图像配准中得到广泛的应用。本文重点研究了基于互信息的医学图像配准理论,目标是提出一种在速度、精度和误配准率三方面能达到性能均衡的算法。首先,基于轮廓提取后的图像,提出了一种速度很快、配准精度也相对较好的算法,以适应一些对配准速度要求很高但精度要求相对不高的应用领域,比如手术导航。其次,基于以下三方面的研究:一是对图像变换各维度的研究,比如平移和旋转具有不同的增长曲线;二是对图像各方面性质的研究,比如边缘、质心等,三是对图像相似性测度的研究,比如互信息、模糊梯度相似性等,提出了一种将不同的变换维度,比如平移、旋转,分开来进行配准,然后再组合精调配准的三级配准策略。这一配准策略有效的综合了各级配准方法的优势,使配准算法在速度、精度和误配准率等方面达到了均衡。另外,论文还研究了医学图像的三维可视化技术,简单讨论了面绘制和直接体绘制两种成像方法。由于医学图像处理系统的三维切割功能对三维可视化算法的要求,本文重点实现了Shear-Warp体绘制算法。介绍了Shear-Warp体绘制算法的基本原理,以及建模语言UML(Unified Modeling Language)和建模工具Visio,分析了为算法实现UML建模的原因及其优势。重点建立了Shear-Warp体绘制算法的UML模型,针对分析阶段得到的UML模型在Visual C++6.0平台下实现了Shear-Warp体绘制算法,并结合实验结果分析了它的优点和不足之处,为以后的系统功能的实现打下了基础,取得了较好的效果。最后,采用中科院开发的医学图像算法平台MITK(Medical Imaging Toolkit),设计并实现了一个医学图像处理系统。此系统将图像分割、图像三维可视化、图像配准以及数据和信息的显示在一个系统中统一实现,界面简单,易于操作。