近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项具有重要应用价值的新技术,尤其是在医学工程领域中,由于医学仪器的成像机理及应用环境的不同,不同的医学影像为医生提供了不同的医学信息,图像融合可以将各种有价值的信息综合在一起,成为临床诊断和医学研究的重要手段。其中,CT与MR图像是临床疾病诊断最常用的图像,利用这两种医学图像信息的互补,可使获得的融合图像包含更丰富、更直观和更全面的细节信息,提高了疾病诊断的准确性和正确性。本课题研究的主要内容是关于CT与MR医学图像的融合技术。首先,讨论了传统的医学图像融合方法的原理、特点,并通过实验效果分析了传统方法的局限性;其次,采用先进的小波变换方法对CT与MR图像融合技术进行研究,给出了几种适用于CT与MR图像融合方法的融合规则,如小波加权法、区域能量法以及频带融合法等,实验表明基于小波变换的方法可以取得较好的融合效果;再次,针对医学图像的特点,对CT和MR图像融合的评价方法进行了研究;最后,对基于三维重建的医学图像融合技术进行了初步的探讨和研究。本课题的创新点之一是给出了一个比较全面的和有参考价值的基于CT与MR图像融合效果评价的选取方法。图像融合评价是一项重要而复杂的工作,本文对融合效果评价方法的研究目的不在于比较某种特殊应用场合下各种医学图像融合方法的好坏,而是给出了一个针对不同应用场合的融合图像评价的选取方法。本课题的另一个创新点是对三维重建的医学图像融合方法作了初步的理论研究,提出了一种三维医学图像融合方法,它克服了传统的融合必须要进行配准的局限性,其过程简单,适用范围更加广泛。