医学图像配准是生物医学工程中基础性的研究领域,在医学很多应用领域中都是必不可少的技术手段。现今伴随着医学成像技术的高速发展,各种成像手段不断涌现,为医患提供了不同方面的诊断或者治疗信息。不同的成像手段对于身体信息的揭示有所不同,从而使得很多医学应用中都会进行多种成像手段同时使用以利于更全面地分析诊疗信息。如X射线断层扫描(CT,Computed Tomography)对骨骼信息的揭示是其他成像手段所不能比拟的,而核磁共振成像(MRI,Magnatic Resonance Imaging)对软组织结构信息的揭示则在成像手段中是最优的。如何综合使用不同成像手段得到的信息来更好地服务于诊疗也自然成为了一个很重要的研究主题。医学图像配准有一般性的问题解决模型,以迭代寻找最优配准测度为主要的解决过程。医学图像配准伴随着医学成像的发展而发展,现主流的配准方法如互信息(MI,MutualInformation)法都以灰度信息为唯一的信息来源。但是很多论文都指出只利用灰度信息的配准测度有诸多的问题,而大多数问题都是由于没有利用图像几何信息所造成的。而只利用几何信息的配准测度也同样地存在没有充分利用图像信息量的问题。所以有部分研究人员开始尝试结合灰度信息与几何信息来充分利用医学图像信息量以达到增加配准精度或者提高配准鲁棒性的目的。本文即是在此前提下进行的工作。本文主要的工作包括基于C++的医学图像配准通用平台类库的搭建,以及结合了灰度信息与几何信息的新配准测度的提出。实验证明该测度方法获得了比单纯利用灰度信息或者几何信息更高的精度。