图像配准是医学图像处理中的基本处理方法。实现医学图像的配准,将多幅图像上的信息结合起来,在各种临床应用例如疾病诊断、术前评价和外科手术计划等方面有着非常重要的意义。使用位移法来求解基于有限元的非刚性配准问题,其理论依据是最小位能原理。配准过程中先对图像进行网格划分,根据图像的特征对能量方程中的各参数以合适的定义,建立一个与配准相对应的能量方程,使得该能量在两幅图像达到最佳匹配时能量最小。然后采用雅可比共轭梯度法对方程进行求解得到能够使能量达到最小的位移场。将该位移场作用在浮动图像上即可获得配准结果。由于缺乏“金标准”,医学图像非刚性配准的评估是一件非常困难的事情。课题设计了一种通过将两幅图像进行透明叠加合成真彩色位图的方法来突出两幅图像的差别。同时,通过计算两幅图像之间的互信息来对配准结果进行客观度量。网格的划分以及弹性模量的设置是两个非常重要的步骤,课题中采用了均匀的三角形网格及四边形网格,并对各自的配准结果进行了比较。同时对网格的划分疏密程度也进行了比较。传统的方法对于弹性模量的设置是凭借经验去设置一个合适的值,同时对于全图使用一个共同的弹性模量。通过实验表明,增大弹性模量的值以及根据图像的梯度来使用不同的弹性模量可以改善配准效果。