随着电子、计算机等工业技术的发展及人们对自身健康的重视,医学影像越来越多的运用于医学诊断中.医学图像配准作为各种基于医学影像的新兴医用技术如仿真内窥镜、手术导航等的基础,对医学影像的充分利用有着极重要的作用,它是医学图像融合的前提.医学图像融合技术为医生综合多幅图像的互补信息提供了一种有效手段,对医生临床诊断工作有着非常重要的意义.该文从医学图像的成像理论开始,对医学图像配准进行了深入的研究,通过对各种配准算法的研究比较及实验分析,提出了基于几何矩的图像粗配准结合相关比的图像精配准的快速刚体配准方法.在图像处理领域,图像的形状特征是特征提取的重要对象,矩特征是其中广泛使用的形状特征之一,一些最基本的二维形状特征都与矩有直接的关系,比如图形的面积、重心、长轴等都可由几矩直接得到.通过几何矩计算出图像的重心和长轴,可以实现图像的粗略对准,由于这种方法所需的参数可以直接计算得到,不存在一个搜索优化过程,因此速度很快,对减小整个配准过程的所需时间起到重要作用.对于矩配准中的二值化问题及轮廓提取问题,该文根据医学图像所表征的实体意义,提出新的解决方法.基于图像灰度特征的配准方法是目前研究最多、应用最广的配准方法,通过实验比较,该文采用了一种基于相关比的方法对经过粗配准的图像再次配准,以达到更高的精度.然后,该文研究了配准后的图像的融合方法,通过对常规图像的融合方法的研究,结合医学应用的特殊要求,提出了基于伪彩色的融合和基于灰度特征的融合两种方法,这些方法的应用能取得直观的融合效果,而且不会改变原始图像的数据,为医生对患者的病情诊断提供了便利.文中运用了大量的图例来对所用方法的效果进行直观显示,通过这些数据证明了方法的有效性和正确性.文章最后总结了该文的工作,并探讨了进一步的研究方向.