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随着脑功能成像技术的迅速发展,人们对fMRI时间序列图像的配准问题也越来越重视.通过配准测度的建立,图像的配准问题最终被归结为数学上的多参数优化问题.本文综述了目前较常用的配准方法,介绍了基于灰度值的图像配准的差值平方和测度与互信息测度以及求解它们的优化方法:阻尼GaussNewton法、有记忆功能的模拟退火算法、改进的Powell算法和一类新的进化策略算法.这四种算法各有特点能有效地找到最佳配准参数,配准精度较高,且能收敛到全局最优点.