随着数字图像技术的发展,图像配准在图像分析与处理领域起着关键的作用,例如:遥感图像方面(多光谱图像分类、环境监测、图像拼接、天气预报、地理信息系统);医学方面(结合CT和MRI图像结果了解更多病人的病情、监测肿瘤的发展、从解剖学上比较病人的各种数据);图像视觉方面(目标定位、跟踪)等。图像配准是在不同时间、不同视角或采用不同的传感器得到的两幅或多幅图像在空间几何位置上的对应的过程。目前,图像配准在医学影像学中的运用备受各国研究人员的关注。因为从病人的单幅结果图像对病人病情的检测是非常困难的事,即便是一个有经验的放射科医生。本文是一篇有关乳腺钼靶图像配准的研究。乳腺钼靶图像配准在乳腺癌自动检测中起着关键的作用。图像配准方法能更好的辅助医生对不同体位或不同时间的两幅或多幅乳腺图像分析对比。在本文提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和图变换(GTM)算法相结合的钼靶图像配准方法。首先,通过SIFT算法提取参考图像和待配准图像中的特征点,匹配两幅图像并得到两幅图像的特征点对;再通过GTM算法去除SIFT算法得到的错误匹配;然后采用基于点对的TPS插值算法对待配准图像进行空间变换,最后得到配准图像。由于只是对乳腺钼靶图像配准的初步研究,而且国内钼靶图像数据库还不健全,所以在文中随机抽取国际标准数据库中的十位病人的结果图像作为配准中的参考图像,对参考图像进行三种变换后的图像视为待配准图像进行钼靶图像配准。本文采用了三种评价标准对本文的算法进行评价和比较,实验结果证明,本文采用的方法能得到更精确的配准图像。