【摘 要】
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随着医学影像技术的快速发展，医学图像呈现的模态也越来越多样化。在临床应用中，为能准确诊断或制定合适的治疗方案，一般将同一部位的多种模态的图像融合成同一幅图，以便更直观地
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随着医学影像技术的快速发展，医学图像呈现的模态也越来越多样化。在临床应用中，为能准确诊断或制定合适的治疗方案，一般将同一部位的多种模态的图像融合成同一幅图，以便更直观地观察图像全面的信息。然而，由于不同仪器获得的医学图像成像原理、参数、分辨率均不同，因而图像融合的首要任务是图像配准。本文以医学图像配准算法作为研究内容，主要对SIFT配准算法和互信息算法进行了研究，以获得更高的配准精度。本文主要完成以下几方面工作：（1）提出了一种改进的SIFT算法。SIFT算法在医学图像配准中存在着提取关键点数目较少且不能反映结构信息的问题，为了克服这个缺点，在SIFT算法中引入Harris角点检测算法，提取到更多具有结构意义的关键点，有效地对SIFT特征点进行补充，从而提高医学图像配准精度。（2）针对基于互信息配准算法的医学图像配准问题，改进了PSO优化算法。在分析PSO优化算法的基础上，引入遗传算法中复制、杂交、变异思想对其进行改进，从而有效地解决了PSO算法后期收敛速度慢，易陷入局部最优的缺点。实验表明改进的PSO算法可以更快更准确地得到配准结果。（3）为满足更高的配准精度要求，结合改进的SIFT算法和互信息配准算法，对图像进行两步配准。改进的SIFT算法虽然在一定程度上提高了配准精度，但由于医学应用通常要求更高的精度，因此，为获得更高的配准精度，增加一步基于互信息配准算法。针对超声图像、CT图像以及MRI图像的配准问题，对本文所提出的算法进行了大量实验研究，分析了该算法的准确性和鲁棒性，结果表明本文提出的两步配准算法具有较高的准确性和稳健性。
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