摘要：提出了基于SURF算法和光流場(chǎng)模型相結(jié)合的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法。由于傳統(tǒng)光流場(chǎng)模型具有灰度一致性的約束條件以及多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的結(jié)構(gòu)差異較大,導(dǎo)致算法對(duì)于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像無(wú)法取得較好的配準(zhǔn)結(jié)果。首先引入直方圖規(guī)定化算法作為醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理,解決多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像中灰度差異較大的問(wèn)題;然后根據(jù)多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像結(jié)構(gòu)差異較大的特點(diǎn),本文采用分級(jí)配準(zhǔn)的思路,將SURF算法和傳統(tǒng)光流場(chǎng)算法結(jié)合起來(lái)可以獲得較好的配準(zhǔn)結(jié)果;最后采用CUDA并行加速的方法對(duì)本文算法進(jìn)行GPU加速。研究結(jié)果表明:本文算法具有較高的準(zhǔn)確性和更好的魯棒性。