首先，對兩幅圖像進行特征提取，獲得特征點；通過相似性度量找到匹配的特征點對；然後，通過匹配的特征點對獲得圖像空間坐標變換參數；最後，利用坐標變換參數進行圖像配準。
基本概念
在做醫學圖像分析時，往往需要將同壹患者的多幅圖像放在壹起進行分析，以獲得患者多方面的綜合信息，提高醫療診療水平。要定量分析幾幅不同的圖像，首先要解決這些圖像的嚴格對齊問題，也就是我們所說的圖像配準。
醫學圖像配準是指對壹幅醫學圖像尋求壹種(或壹系列)空間變換，使其與另壹幅醫學圖像上的對應點在空間上保持壹致。？
這種壹致性意味著人體上的同壹個解剖點在兩幅匹配的圖像中具有相同的空間位置。配準的結果應該使得兩幅圖像上的所有解剖點，或者至少所有具有診斷意義的點和手術感興趣的點匹配。
醫學圖像配準技術是20世紀90年代發展起來的醫學圖像處理的壹個重要分支。醫學圖像配準技術主要討論數據采集後的采集後配準，也稱回溯配準？。
目前國際上對醫學圖像配準的研究主要集中在斷層圖像上，如CT、？核磁共振，單光子發射斷層掃描，正電子發射斷層掃描等。)和時間序列圖像(例如fMRI和4D心臟圖像)。