1、醫(yī)學圖像配準技術已成為現代醫(yī)學圖像處理領域中的研究熱點，特別在人體建模，病灶檢測等方面得到了廣泛的應用。與此同時，隨著人民生活水平的不斷提高，生活習慣隨之發(fā)生改變，一些疾病的發(fā)病率呈上升趨勢，尤其是一些腦出血等腦部疾病。腦部醫(yī)療診斷對精度有著很高的要求，因此腦部圖像配準技術是決定腦部診斷治療精度和速度的關鍵技術之一。
　　由于互信息需要的計算量大，所以最優(yōu)化搜索算法的性能對配準的效率和精度有非常大的影響。本文參考了大量相關領域的文

2、獻，針對上述的原因和腦部醫(yī)學圖像的特點，提出了一種結合互信息和APSO的配準算法，來提高配準的速度和精度。首先運用SURF對圖像進行初配準，然后將得到的結果再采用最大互信息測度和APSO算法結合的方法來進行腦部圖像配準。本文提出的算法在配準過程中不僅具有很好的加速健壯特征，即具有尺度不變、旋轉不變，魯棒性好，并且提高了全局搜索能力，收斂速度較快，對局部極小值的抑制有明顯的效果，保證了精度和速度。
　　為了驗證算法的可行性，本文進行