心脏磁共振（Cardiac Magnetic Resonance，CMR）成像，尤其是心肌灌注核磁共振成像（Myocardial perfusion imaging），由于其在心脏功能性检查方面具有强大的优势，成为近年来的研究热点。灌注图像中心脏的位置和形状会随着呼吸、移动和心跳而发生改变。配准就成为进一步图像处理的必要前提。灌注图像的灰度会随着造影剂在心腔中的流动而变化，使得单纯依靠灰度信息的算法很难应用。灌注图像质量不高，使得基于特征的配准方法很难得到稳定的配准特征。基于此，本文提出了综合使用图像增强、刚性和非刚性配准相结合的算法。首先，采用混合图像增强技术对心脏结构进行加强。然后使用基于归一化互相关的多分辨率和多层次的刚性配准算法矫正呼吸和移动造成的较大范围的移动。之后，使用马尔科夫随机场（Markov Random Field，MRF）模型对图像进行非刚性配准以矫正仍然存在的弹性形变。在马尔科夫能量函数中对图像块进行归一化，以消除两幅图像的灰度差异对配准的影响。同时，为了保证结果连续平缓，在能量函数中使用了分段连续的约束条件。为了消除序列图像配准时积累误差的产生，对灌注图像序列中的每幅图像计算一幅对应的伪真实（Pseudo Ground Truth，PGT）图像，并将这幅伪真实图像作为配准模板。通过将灌注图像与其对应的伪真实图像进行配准，减小了积累误差对序列图像配准中的影响。针对本文提出的配准算法，进行了详尽的对比和验证实验。实验结果表明：本文提出的算法可以有效地矫正图像的位移和形变。通过使用伪真实图像作为模板，有效地减小了积累误差对序列图像配准时的影响。