放射治疗的目的是在尽可能减少正常组织损伤的同时最大限度地杀死肿瘤细胞。治疗过程中病人摆位不当,使得病人治疗位置与放疗计划中的预定位置之间存在误差,导致正常组织受到照射,肿瘤靶体照射不充分,影响放射治疗的质量。因此在治疗中快速准确地做出摆位评估,及时纠正摆位误差,是保证放射治疗质量的关键。通常采用图像配准方法实现放疗准确摆位,将治疗时的射野图像与治疗前的参考图像进行配准。本论文在比较几类配准方法的基础上,根据放疗摆位误差分析的要求,应用了基于特征的互信息方法配准射野图像和参考图像。 边缘特征提取是基于特征的互信息配准法的关键。本论文采用了抗噪性能和边缘定位较好的Canny算子进行边缘提取,然后将提取的边缘作为基准点,求解射野图像与参考图像的最大互信息,在搜索最大互信息时,应用了模拟退火法优化最佳参数。本论文改进了模拟退火算法,提高了配准速度。 我们对信噪比从-1.5168dB到15.693dB的仿真图像验证了算法的可行性,结果表明,在图像信噪比0dB以上,本论文的配准精度达到了亚象素水平。 在本论文中,配准前应用灰度变换与中值滤波相结合进行了图像预处理。基于特征的互信息配准方法被应用于放疗临床射野图像和参考图像的配准。论文比较了应用基于特征的互信息图像配准与基于灰度的互信息图像配准结果,虽然基于特征的互信息图像配准精度略低于基于灰度互信息法,但是大大提高了配准的速度,适于放疗临床图像的在线配准。