图像配准是图像处理中的一个重要方面,也是近年以来发展最为迅速的一项技术,在计算机视觉、医学、军事、遥感等诸多领域都得到了其广泛应用。图像配准尤其在医学研究应用上有着重要的应用。目前,图像配准的理论方法与应用在国内外有着广泛且深入地研究,而成为热点领域。因此,出现各种有重要影响的图像配准方法。例如最大互信息的图像配准、混合互信图像配准、基于小波分辨率图像配准,Demons图像配准、SIFT特征点匹配图像配准、基于遗传算法图像配准、基于多层次B样条图像配准等等。本文主要的工作是对Demons图像配准和SIFT特征点匹配的这两种方法分别进行深入的研究,并将其两种方法相结合,提出了一种计算简便且配准效率高的算法。通过拟牛顿对Demons算法里的目标函数进行优化,从而得出形变向量u的方法。结合SIFT算法对配准结果的检测,能很直接很直观地看出配准结果的优劣,避免了判断两幅图相似性的大量计算,体现出所提出算法的高效性。实验证明了本文所提出的算法有效可行。