随着CT、MRI、PET、SPECT成像技术的不断发展和在临床上的应用，多模态医学图像处理技术越来越受到人们的重视，特别是图像配准与融合技术。在临床应用上，医生通常需要将同一个病人的多种模式的成像结果结合起来分析，以提高医学诊断和治疗的水平。多模医学图像配准与融合技术正是为了解决这个问题而发展起来的一个重要领域，通过把不同模态、不同来源、不同时间等医学图像进行几何变换，映射到别外的图像中，使得在一幅图像中同时包含多种图像的信息。多模医学图像的配准与融合自90年代起受到国际学术界的广泛重视，对未来医学影像技术的进步有着深远的影响。 本文详细讲述了基于PET/CT的图像配准与融合技术。论文主要介绍了用最大互信息算法对PET/CT图像配准，采用Powell算法为优化算法。但是基于互信息的配准方法存在着一些问题，计算速度较慢，存在着一定程度的误配现象，而采用Powell算法存在着搜索到局部极值的问题。解决此问题有两种方法，一种是采用采样子集的方法，另一种方法，可以先对图像进行预处理，再用互信息算法配准。研究中采用第二种方法，先对图像进行分割，提取出边缘轮廓，用力矩主轴法，对图像进行粗配准，得到的结果作为为互信息算法的初始条件，这样可以有效的减少互信息算法所用的时间，而且避免了Powell算法产生局部极值的问题。实验表明配准的结果达到了临床应用的标准。 研究中还应用了以像素为基础的图像融合算法，使融合图像的显示更方便临床医师的应用，对融合图像加上了伪彩色，高亮显示病灶部位，融合后图像的显示达到了最佳的效果。