题目：医学图像配准技术研究与开发

医学图像配准是医学图像三维可视化及信息融合的前提。本课题根据实际需求深入研究医学图像配准技术的基本原理和常用方法，重点研究基于特征区域矩不变量的医学图像配准技术，并初步研究高精度医学图像配准技术。在研究了医学图像配准的相关技术之后，明确了研究的重点：医学图像特征区域提取技术，特征区域的描述和计算技术，配准效果评价测度以及配准优化技术。课题在研究医学图像配准技术的同时，开发出完整的医学图像配准应用软件平台，并提交合作单位以应用于相关配套产品中。在医学图像的特征区域提取方面，论文深入研究医学图像分割技术，在阈值分割和边缘检测的基础上，提出基于形态学运算的特征区域轮廓提取方法，该方法适用于大部分医学图像，如组织切片医学图像、CT图像和MRI图像。在医学图像特征区域的描述方面，论文对常见的图像区域描述方法进行了分析，运用与图像平移、旋转和缩放变换无关的矩不变量对特征区域进行描述。在特征区域矩不变量计算时，采用改进的类似种子填充的算法进行计算，提高了可靠性。在医学图像配准效果评价测度的工作中，论文研究了一种新的评价测度——对齐度准则，论证了对齐度的极值性，在两幅图像达到理想配准时，对齐度取最大值。论文研究了基于灰度均方误差最小的医学图像配准算法，并研究了图像的多分辨率分析技术，构建图像金字塔，对待配准和参考医学图像进行多分辨率分解，在分解后的各个层次上进行配准，最后使得灰度均方误差达到最小，实现医学图像的高精度配准。论文还对依据课题研究成果所开发实现的医学图像配准应用软件的功能流程和体系结构进行了具体分析介绍。