图像配准是精准放射治疗的关键技术之一,并为病情诊断、靶区勾画、精准摆位和精准治疗提供了重要依据。其中,多模态图像刚性配准为医生和物理师提供更加丰富的医学图像信息,图像变形配准则有助于医生观察患者解剖结构在治疗中的变化情况。临床上常用的基于骨性标志刚性配准方法无法实现全自动配准；变形配准方法可反映出解剖结构在放疗过程中发生的局部形变,但处理低对比度图像的速度和精度都难以达到临床要求。为了满足图像配准在精准放射治疗勾画、摆位以及实施阶段的应用需求,实现全自动、高精度、高成功率的刚性配准方法,解决精准放射治疗中CT与CT、CT与锥形束CT (Cone Beam CT, CBCT)变形配准特有问题,本文对精准放射治疗中的配准技术进行了深入研究。首先,提出了基于局部加权互信息的刚性配准方法,实现了全自动的多模态图像刚性配准方法,并有效解决了互信息配准中容易出现局部极值的问题。测试结果表明该方法可以在保持速度的同时达到了亚毫米级配准精度,满足临床需求,为医生诊断病情、勾画靶区提供了支持。其次,提出了基于勾画信息的CT/CT图像变形配准方法。该方法将计划CT图像和治疗CT图像勾画信息作为先验知识,采用图像和感兴趣区域相结合的灰度均方差测度,消除了CT图像中低对比度的软组织区域对变形配准的影响。测试表明该方法配准后平均归一化互相关系数高达0.98±-0.01,图像配准后的变形场可驱动计划CT中的肿瘤或危及器官轮廓映射到治疗CT图像,可有效减少医生勾画治疗CT图像操作。最后,提出了基于灰度校正的CT/CBCT图像变形配准方法,采用线性多项式模型对解剖结构的CT/CBCT对应体素点的灰度值建模,在校正CBCT图像的基础上,不断迭代计算对称Demons变形力。实验结果证明,该配准方法在配准前修正了由于伪影而产生的灰度差异,其配准后的平均归一化互相关系数高达0.95±0.03,为实现实时监控肿瘤和周围器官变化提供了重要技术支持。