介绍了一种利用图像轮廓关键点和粒子群优化(PSO)算法实现多模态医学图像自动匹配的新方法。首先，利用数学形态学中的腐蚀和膨胀运算对图像进行预处理，并使用区域增长法提取图像边缘；然后，采用subtractive聚类算法提取轮廓关键点，将两组关键点集的均方根误差最小值作为匹配准则，最后利用PSO算法求解空间变换参数。该方法适用于多模态医学图像匹配，与其他算法相比，PSO算法具有易于实现、鲁棒性强、不易陷入局部最优等优势。