随着人们在数字图像处理方向的不断研究,医学影像技术被广泛地应用在临床工作中。图像配准是图像处理中的一项重要技术,越来越多的临床实践表明,现代医学应用对图像配准技术要求越来越高。本文对非刚性图像配准进行了较为深入的研究,提出了一种基于改进光流场模型的非刚性图像配准新算法。论文论述了医学图像配准技术的发展历史和现状,介绍了国内外专家和学者研究的最新进展及其技术缺陷,系统研究了非刚性医学图像配准技术。讨论了医学数字成像与通信标准,该标准也是在实际生产生活中广泛应用的医学成像设备标准之一重点研究了光流场模型的计算方法,比较了光流场与运动场的区别和联系,在深入分析了原始光流场模型造成配准图像失真原因的基础上,提出了改进的光流场模型配准方法。改进了光流场原有模型中的正则项,同时引入了运动图像模糊复原算法,较好地解决了原有光流场模型中存在的配准过程中的图像模糊问题。在对国内外现有图像处理软件进行了深入研究的基础上,使用统一的编程风格和开放式源码,开发了基于ITK和VTK的图像处理软件平台,实现了ITK和VTK在VC++平台上的联合使用,为今后利用这一平台进行图像配准、分割以及三维重建提供了实验基础。开发了基于开放源码视觉类库(Open Source Computer Vision Library, OpenCV)软件开发包(Software Development Kit,SDK)的非刚性配准软件平台,实现了本文基于改进光流场的非刚性医学图像配准方法、基于最大互信息的配准方法和基于Hausdorff测度的医学图像配准方法。进行了大量的图像配准实验,将本文提出的改进算法同基于最大互信息的配准方法、基于Hausdorff测度的配准算法进行了比较,实验结果显示了本文算法的优越性。将多种算法集成到了同一OpenCV平台下,为今后配准软件平台的开发提供了基础。