1、作為醫(yī)學(xué)圖像處理與分析的基礎(chǔ)，醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)和分割是醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域中最基本的問(wèn)題，是醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，也是臨床診斷、虛擬手術(shù)和人體動(dòng)態(tài)模擬中急需解決的難點(diǎn)問(wèn)題和關(guān)鍵問(wèn)題。 本文對(duì)圖像的分割與配準(zhǔn)方法作了一些新的嘗試，研究了可變模型的原理、實(shí)現(xiàn)，并對(duì)基于可變模型進(jìn)行圖像分割的方法進(jìn)行了深入探討，提出了一些新的思路和改進(jìn)算法；研究了基于最大互信息的圖像配準(zhǔn)方法，針對(duì)其計(jì)算量大的缺點(diǎn)，先用力矩主軸法進(jìn)行粗略配準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上

2、進(jìn)行精確配準(zhǔn)，以減小整體的計(jì)算代價(jià)。 論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括： 1、在圖像分割中，通過(guò)將邊緣點(diǎn)分類，然后對(duì)分類后的邊緣點(diǎn)進(jìn)行篩選，并利用滯后閾值化，獲取一條初始邊緣線，然后用snake模型對(duì)該線進(jìn)行調(diào)解，得到最后的邊緣。 2、針對(duì)水平集方法效率不高的缺點(diǎn)提出了一種改進(jìn)方案：預(yù)先將像素分為兩類，對(duì)兩類像素定義不同的演化速度，以達(dá)到提高效率的目的，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了新思路的優(yōu)勢(shì)。 3、對(duì)于目前應(yīng)用非常廣泛的