随着医学成像技术和信息处理技术的不断发展和提高，医学影像提供了多种模式的图像。多模态医学图像非刚性配准，能获得不同模式图像的丰富信息，适应不同软组织和器官，具有很重要的临床应用价值。本文主要研究了基于Demons算法的2D、3D多模态医学图像非刚性配准。首先，介绍医学图像配准的意义和目的，及其发展简史。介绍了医学图像非刚性配准的分类和方法，并阐述了非刚性配准的定义及框架。其次，讨论非刚性配准的预处理，图像插值，特征空间及搜索空间，多参数优化的基本原理及各种方法的优缺点，并对非刚性配准算的主观及客观的评估方法进行详细说明。再次，提出了一种局部结构张量守恒和Demons算法相结合的改进算法，利用局部结构张量不受光照影响，保持运动方向信息和图像形态信息等优点，构造一个新的能量函数处理多模态配准问题，弥补原始Demons算法由于灰度守恒假设造成的不适合多模态图像处理和图像梯度信息缺失等不足，通过数组不同图像的实验证明了本文算法对二维多模态医学图像非刚性配准可行性和准确性。最后，将局部结构张量和Demons算法相结合的改进算法扩展的三维数据中，通过预处理、插值和灰度压缩等处理，解决复杂三维数据问题，并采用L-BFGS算法优化能量函数，和多尺度分层细化的思想解决三维大数据配准。实验说明算法能够很好的处理三维多模态和大形变配准问题。