基于像素的图像配准测度函数通常采用归一化互信息,其具有良好的配准性能,能够达到亚像素配准,但对于多模态图像配准,由于局部极值的影响以及全局最大值的捕获范围较窄,容易陷入局部极值导致配准失败。结构相似度通常用来评估图像质量,可以反映图像间视觉效果和结构信息的差别,同时与像素灰度的统计分布相关,当空间位置发生改变时,图像间的结构相似度也随之发生变化。对其进行适当修改,作为一种新的测度函数运用于图像配准。实验结果表明:这种修改后的结构相似度作为测度函数,其配准曲线为良好的上凸函数,没有明显的局部极值,图像匹配时对应其全局最大值,并且捕获范围较宽,鲁棒性较高,但运算速度较慢,对强噪声比较敏感;应用于三维图像配准,即使是10个参数的仿射变换,也能够达到亚像素级配准精度。