在医学图像成像后的临床应用中，医生需要借助多模态的医学图像对复杂的病情进行诊断，这就需要对图像进行配准。 本文对基于最大互信息原理的图像配准技术进行了论述，并就实施最大互信息配准算法的一些重要技术问题进行了研究，其中包括用梯度重心取代几何重心的中心点选取、采用不增加新数据点的隔点采样子集以保证配准的速度不至于过慢而不能应用于临床实际中、采用不产生分数灰度值的PV插值技术及不减少统计数目的出界点策略以保证配准的精度等。本文还对于现在互信息配准算法的鲁棒性不足进行了研究。由于不同图像的解剖结构一致性使得图像梯度具有相合的特点，所以我们使用和图像梯度有关的空间信息值和互信息联合的方法，从而使图像在全局最大值不受影响的情况下，减少局部最小值的出现，从而增强了互信息算法的鲁棒性。