多模态医学图像的非刚性配准技术在医学诊断,手术导航,术后疗效评估等方面具有重要的研究价值,正受到越来越多的关注与研究。本文着重对基于B样条的医学图像配准技术进行了详细的介绍,基于B样条的图像配准是图像非刚性配准中很具代表性的一种配准方法,具有很好的局部控制性和较高的计算效率,当然,该方法也存在一些缺陷,改善这些缺陷能够进一步提高其配准精度。通过单层次B样条变换进行配准时,控制网格的疏密直接影响着配准的效率与精度,固定单层次的网格变换往往难以同时满足效率和精度的要求,针对该问题采用多层次B样条的配准方法,先设置控制网格为较稀疏网格进行全局粗配准,再依次细化网格进行更为精细的配准,从而提高配准效率和精度,但多层次B样条变换方法在每一层都是对整幅图像进行计算,故效率仍然偏低,本文提出的部分区域多层次B样条方法专门针对该问题进行了改善,以提高配准中的计算速度。配准中的测度是对配准效果进行评估的指标,如何选择和定义配准中的测度是至关重要的。当参与配准的图像中存在孤立点或孤立区域时(即此区域在另外一张图像中没有对应区域),在配准结果中应该尽量保持孤立区域信息的不变性。针对该问题,提出一种结合归一化互相关和互信息的配准测度,对各个区域赋以大小不同的权值,不匹配的区域则赋以较小的权值,从而降低该区域对整个配准测度的贡献值。通过对比实验验证了该测度确能得到更好的配准效果。另外对灰度均方差测度(MSD)进行了改进,加入对空间距离的计算,并通过对比实验验证了其对配准效果的改善。为了进一步提高配准效率,采用多分辨率策略进行配准,对其原理和思想进行了详细的讨论。通过B样条变换,采用该策略分别对同模态和多模态的医学图像进行配准实验,并给出相关实验结果与分析。本文最后设计并实现了一个医学图像处理实验系统,系统主要包括用户操作接口,分割模块,配准模块,融合模块以及三维建模模块五个组成部分。其中配准模块是根据文中所给的医学图像配准通用框架,基于医学图像算法库ITK进行开发,对文中所提算法进行了实现。