在当前的临床实践中,数字减影技术是一种无法替代的有效的血管可视化工具,如何进一步改善其成像功能和质量,为指导诊断和治疗提供更强大依据,仍然是目前医学领域研究的热点课题之一。本论文就数字减影技术中的配准问题进行了研究,提出了一种行之有效的DSA 图像配准算法,围绕配准算法的一般流程,本文开展了以下工作: 首先利用多尺度Gabor 滤波器提取DSA 图像中的血管中轴。Gabor 滤波器灵活的频率带宽和理想的增强效应能够对不同粗细的血管进行中轴增强和去除背景噪声。采用非最大值抑制法取滤波响应图的局部极值点后,通过双阈值分割就得到血管中轴线。然后在中轴线上均匀选取一定数量的点作为控制点集。其次,针对DSA 图像对(活片与蒙片)局部差异的特点,用人工合成的严格配准的图像对复合不变矩(抗仿射、抗模糊、抗对比度变化) 和互信息这两种应用广泛的相似性度量的鲁棒性进行了测试。结果显示,复合不变矩对于局部的血管信息比较敏感,对于位于血管上的控制点无法准确计算偏移量。而互信息则对这种局部差异显示出较强的抵抗能力,并在一定范围内可以抗模糊,抗旋转、抗平移。故选择互信息作为相似性度量准则来求取控制点的对应关系。最后,根据控制点的对应关系,利用薄板样条插值函数来对蒙片进行形变。为了减小控制点的误差带来的影响,本文采取了一种平滑的薄板样条函数,通过平滑参数来控制形变和平滑程度,并给出了一种权值插值方法使得形变的结果更加精确完整。对多种真实DSA 血管图像序列的实验结果显示,本文提出的算法能够以较高的运算效率去除大部分伪影噪声,改善DSA 图像的血管可视化程度。