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