1、隨著醫(yī)學影像技術的快速發(fā)展，出現(xiàn)了多種類型的醫(yī)學影像設備。由于各種影像設備各有所長，因此綜合使用，即圖像信息的融合就成為迫切的需求。自二十世紀八十年代起，作為醫(yī)學圖像信息整合的關鍵技術，醫(yī)學圖像配準成為了主要的研究熱點。
　　 三維立體化成為影像設備發(fā)展的一種大的趨勢。本文以三維醫(yī)學圖像的剛體配準為主要研究對象，采用先“粗配準”，再“細配準”的混合配準方法對三維醫(yī)學圖像進行剛體配準：首先采用基于主成分分析(Principal C

2、omponent Analysis，PCA)的配準算法計算三維圖像之間的近似變換，對圖像進行粗配準；然后再利用采用Harris算法所提取的三維角點特征運用改進的最鄰近點迭代法(Interative Closest Point，ICP)對參考圖像和浮動圖像的角點點云進行配準，尋找最優(yōu)變換參數(shù)；最后對浮動圖像實施空間變換，使其與參考圖像達到主要解剖結構在空間上的一致。在配準過程中，本文采用速度和效果兼顧的雙線性插值插值算法。對于最鄰近點迭代