扩散张量成像(diffusion tensor imaging, DTI)是近年来快速发展的磁共振成像技术,它能反映活体组织内水分子各方向扩散运动,在神经生理、神经外科及脑部肿瘤研究中发挥了重要的作用。扩散张量模型作为DTI技术的核心,其插值方法广泛应用于各种扩散张量图像处理算法中,但其插值复杂度要远高于传统标量图像的插值。因此张量图像插值的研究空间较大且进展快速,但在实际使用中各种方法各有优劣。在扩散张量插值的应用中,扩散张量图像配准是重点之一,扩散张量图像的准确配准可以为临床诊断和神经生理研究提供很大便利。基于上述原因,论文致力于研究更准确,更稳定的扩散张量插值方法,使其在扩散张量图像配准中能够加以应用,同时评估其对配准的实际作用。论文对扩散张量成像的原理和基本概念进行了归纳和阐述,并研究了现有的扩散张量插值方法,在此基础上,提出了一种基于轮廓控制和局部特征的扩散张量插值方法。这种方法在黎曼测地线非匀速运动线性轮廓控制插值的基础上,利用插值点附近更多的张量值信息,以张量间的对数-欧氏距离作为局部特征,优化插值的结果。在临床数据的插值重建实验中,通过定量的误差分析,结果表明论文提出的方法在减小插值重建误差上有一定优势。为使插值方法在图像配准中得到有效应用,论文提出一种基于各向异性分数(fractional anisotropy, FA)和吸引区域搜索的扩散张量图像仿射配准算法框架,实验证明配准算法可以实现扩散张量的图像配准。为探究本论文插值方法在扩散张量图像该配准应用中的实际效果,同时比较不同插值方法对配准结果的影响,在论文的配准算法框架中对三种插值方法进行了比较研究。论文在配准算法中使用不同的插值方法进行临床DTI数据实验,通过对实验结果的定性观察和定量评价,得出结论：张量插值方法对本文配准实验结果有一定影响,相比欧氏插值方法,论文提出的插值方法在配准实验中有较佳的配准结果。