1、本文基于形態(tài)學(xué)梯度、歸一化互信息、小波包和自適應(yīng)算子等理論方法，結(jié)合臨床實踐的需求，對多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準與融合問題進行了較為深入的研究和探討。主要工作如下： (1)首先研究了醫(yī)學(xué)圖像的配準問題。在此研究中，針對互信息配準方法存在的局部極值和運行時間長等問題，提出了基于形態(tài)學(xué)梯度和互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準新方法，該方法通過歸一化互信息和形態(tài)學(xué)梯度的有機整合，有效改善了傳統(tǒng)互信息配準方法中的局部極值問題，并大大縮短了圖像配準的時間。在

2、MATLAB環(huán)境下對計算機X射線斷層造影成像，核磁共振成像，單光子發(fā)射型計算機斷層成像三種模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像進行仿真研究，結(jié)果表明：本文提出方法的配準精度和運行速度優(yōu)于傳統(tǒng)的互信息配準方法，而且噪聲對配準結(jié)果的影響明顯減弱。 (2)在醫(yī)學(xué)圖像配準研究的基礎(chǔ)上，對多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的融合問題進行了較為細致的研究，提出了基于小波包變換和自適應(yīng)算子的醫(yī)學(xué)圖像融合方法。該方法首先對圖像進行小波包分解，然后采用自適應(yīng)算子對分解后的子圖像進行處理，

3、最后經(jīng)過小波包重建，得到融合圖像。小波包變換能夠?qū)D像頻帶進行多層次劃分，并且對小波變換沒有細分的高頻部分進一步分解，從而提高了頻率分辨率；自適應(yīng)算子可以根據(jù)圖像的具體情況自動調(diào)整融合規(guī)則的權(quán)重系數(shù)，避免了設(shè)置固定權(quán)重系數(shù)所造成的誤差。在MATLAB環(huán)境下，采用拉普拉斯金字塔變換、小波變換、小波包變換三種融合方法進行仿真實驗，并采用平均梯度、均值、標(biāo)準差、信息熵和相關(guān)系數(shù)作為評價標(biāo)準對三種融合方法進行綜合評價。結(jié)果表明：本文提出的基于小