实现了基于并行混合遗传算法的深度像精确配准，并比较了四种不同测度下算法的收敛速度和配准精度。根据进程数将种群划分为相应数量的子种群，每一个进程维护一个子种群的交叉、变异和选择，并通过采用环状的最优个体迁移策略和退火选择算子，实现了基于粗粒度并行混合遗传算法的深度像精确配准。此外，还比较了点对均值、中值、点面距离以及表面间平均体积四种测度下算法的性能和优劣。实验结果表明，并行计算技术的应用能够有效加速遗传算法的收敛，减少算法的运行时间。