随着科技的发展,人们获得图像数据的途径也随之千变万化,人们利用这些图像数据时,往往一种单一的图像数据已经不能满足人们在实际应用中的要求了。尽可能的合理利用这些图像数据,使图像融合之后的结果更加准确,使融合的精度和图像识别的效率迅速增加,图像融合技术主要应用在多个传感器下获得的图像处理领域,图像配准则是专门针对这些图像数据进行处理研究的技术。本文主要研究的是基于互信息的医学图像配准技术,详细概括和分析了图像配准技术的基本过程,基本分类等内容,特别是就该技术中涉及的算法的原理,算法步骤和算法实现进行深入的研究,并对该技术中的主要算法进行优化改进。(1)在本文中提出了一种改进后的基于多小波阈值的去噪算法,在原有算法选用一个阈值的基础上提出采用两个阈值的方法,定义了一种新的差分斜坡阈值函数并将其成功的运用于基于多小波阂值去噪算法中实现了对原算法进行改进,最后通过实验仿真证实本文改进后的算法的图像去噪效果更佳。(2)图像噪声信息去除后,本文采用对图像轮廓先进行粗配准,从中获得图像优化算法的大致搜索范围,最后进行基于互信息的图像精细配准。因而成功的提取图像的边缘轮廓是非常关键的,本文采用基于小波的图像边缘检测方法,并与经典的边缘检测方法,如基于Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplace算子,Canny算子的边缘检测方法的边缘检测的效果进行比较。实验证明基于小波的边缘检测算法具有更佳的边缘检测效果。(3)本文还提出了一种改进后的自适应遗传算法和改进的最优保存策略,首先分析了基本遗传算法的相关原理和算法的主要步骤,其次针对于基本遗传算法的不足之处,给出了一种自适应更好的遗传算法,改进后的算法在搜索性能上有所提高,主要是通过自适应的调整个体交叉,变异的概率,达到种群的优化,更新,另外采用改进后的最优保存策略不仅使搜索到的最优解更加趋近于全局最优,而且也使其不易陷入局部的极值点。查找经过一系列操作后的图像中各个像素的灰度值,是依据图像配准中插值效果比较好的双线性插值算法,最终输出经过配准完成后的图像。(4)给出本文的配准过程的程序设计实例,首先给出本文采用的图像配准方法的详细步骤。其次,选取具有代表意义的医学图片进行多次试验,并与其他的图像配准方法进行配准效果的比较。