眼底是人体唯一能够直接看到血管的地方,透过眼底图像,能够查看是否或将会患有动脉硬化、高血压、糖尿病、风湿病等疾病。例如,眼底血管壁厚度就能作为糖尿病视网膜病变的早期指标。要对眼底图像进行分析,就需要对眼底图像进行配准。眼底图像配准属于医学图像配准的一个分支,而医学图像配准方法在临床医学上具有很高的价值,它能够处理不同图像所表达的信息并将这些信息进行互补,从而提高了诊断的准确性。但针对不同器官的医学图像在配准方法的选择上也存在着显著差异,从而形成了不同模态的图像。本文旨在分析目前国内外医学图像配准方法,找到适用于多模态眼底图像配准的技术并改进。由于眼底彩色图像中的血管包含血管外径,造影图像中的血管只有内径,因此在配准眼底彩色和造影图像后,就能够对血管壁厚度进行测量。本文将介绍部分医学图像配准方法、眼底图像配准方法、眼底血管分割方法以及眼底血管管壁厚度测量方法。本文针对多模态眼底图像配准及眼底血管管壁厚度测量的主要工作如下:1)对多模态眼底图像进行预处理,包括背景掩膜提取、灰度处理(颜色通道提取)、血管分割、图像去噪、图像平滑、骨架提取等内容;预处理的目的是精准提取有用信息,加速后续实验及提高实验准确率。2)对预处理后的图像进行配准和图像融合,此步骤的核心思想为提取眼底图像特有的特征结构,并采取Hessian矩阵、随机抽样一致性算法等经典方法来提高点对匹配效率。本文提出两种各有优劣的配准方法,并在初步配准的结果上进行分块配准,进一步提高了配准精度。3)对配准融合后的图像进行视盘定位并根据视盘来求取血管壁厚度,此步骤利用血管分割的结果,用眼底彩色图像血管减去眼底造影图像血管作为血管壁。本文提出的算法主要服务于临床医学图像实验,并对多组数据进行分析,同时比较了本文提出的方法和其他方法。通过对比实验,验证本文提出的算法能够提高多模态眼底图像的准确率,也初步求得了眼底血管管壁厚度与视盘直径的比值。