医学图像配准技术是由多学科交叉形成的重要研究课题,它涉及到信息处理、计算机技术、医学影像学等多个重要学科,是临床诊断、治疗以及术前规划的重要辅助手段。随着医学图像配准技术的不断发展,各种图像配准方法相继被提出。其中,基于互信息的图像配准算法不需要进行任何预处理(如图像分割等)、配准精度较高、鲁棒性强,受到国内外众多专家学者的广泛关注。本文主要围绕基于互信息的医学图像配准算法展开论述。通过大量的文献阅读,认真分析了医学图像配准的研究背景和发展现状,深入研究了基于互信息图像配准算法的相关理论知识,对算法原理和以及算法优缺点进行了细致的分析。针对标准遗传算法存在收敛速度慢、易早熟等方面的缺陷,本文对遗传操作中的交叉运算过程进行了改进；针对基于互信息的图像配准算法存在计算复杂度高、配准速度慢的问题,本文将改进的遗传算法和Powell算法相结合,该方法充分利用了遗传算法的全局搜索能力与Powell算法的局部搜索能力,克服了Powell算法在初始点选取上的盲目性,缩短了图像配准所用的时间,提高了医学图像配准技术在临床医学中的应用价值。本文在Matlab环境下进行了仿真实验,实验验证了算法的有效性。