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近年来，配准成为医学图像处理领域的研究热点，是现代医疗中不可或缺的关键环节。通过配准，可以更好的对图像信息进行集成、对比和跟踪，使之符合我们的应用需求。医学图像配准不仅是三维重建、图像分割、多模态融合技术的基础，也广泛应用于病因诊断、人体信息获取、医疗建模、临床治疗和神经功能解剖等多个方向。针对传统三维图像配准技术效率低和精度差的不足，本文提出一种基于多级匹配的三维医学图像配准算法。该算法包含三个主要步骤：二维配准、三维重建和三维配准。对于两组不同时间采集的同一物体相同部位的二维Micro CT序列图像，首先进行基于小波变换与混合优化算法相结合的二维配准，确保二维配准结果的准确性，并将其作为三维重建和配准的初始参数；接下去采取体渲染技术中的光线透射法进行三维重建，以获取三维结构的全部信息；最后利用所得的三维重建模型，将互信息作为相似性测度，依次采取基于形状特征的变换、刚体变换、仿射变换和层次B样条变换进行三维图像配准，实现由粗到细的配准。本文将小鼠腿部骨骼序列图像作为实验对象，Visual Studio2008作为实验平台，结合VTK开放源码库，完成整个实验配准流程。实验结果表明，本文提出的算法配准效果较好，鲁棒性强，准确性高。