本文从图像对齐技术分类、处理过程、案例实施以及融合流程等几个方面进行了研究，主要工作成果为： 　　首先，本文对医学影像融合技术进行分析、总结；对图像对齐的主要技术、算法进行归纳、分类；并通过分解图像对齐的基本处理过程，逐步分析了数据准备、误差修正、基本变换处理以及准确度评估等方面的问题，总结并提出了相应的解决方案。 　　其次，考虑到图像对齐是医学图像融合的最重要的环节之一，通过对典型的刚体对齐案例进行分析，其中包括功能磁共振图像对齐，PET与MRI图像对齐，MRI与CT图像进行对齐，提出了实施对齐的有效技术路线和方案；之后分析了目前尚未成熟的非刚性目标对齐技术，进行了初步的总结。 　　最后，本文提出了一套清晰、可行的融合流程方案。这个方案建立在小波多层分解的理论基础上，结合特征分类、自组织神经网络分类，以及模糊聚类等多方面技术，尝试建立了人脑信息融合的模拟框架，并结合理论与临床的双方面需求，引入融合效果评估准则。通过对一个典型的医学影像融合案例实施过程进行分析，并进行对齐和融合效果评估，本文提出的方案的可行性最终得到了验证。