imregister
基于强度的图像配准
语法
描述
moving_reg= imregister (移动，固定，transformType，优化器，度规）移动，使其与参考图像进行配准，固定．transformType定义要执行的转换类型。度规定义要优化的图像之间相似度的定量度量。优化器描述优化度量的方法。该函数返回已注册的图像，moving_reg．
［转换空间引用的图像moving_reg，R_reg= imregister(移动，Rmoving，固定，Rfixed，transformType，优化器，度规）移动这样它就与空间引用图像进行了注册固定．Rmoving而且Rfixed描述世界的空间引用对象是坐标极限和分辨率吗移动而且固定．
___= imregister (___，使用一个或多个名称-值对参数指定其他选项。名称,值）
例子
注册多模态MRI图像与优化
读两幅图。这个例子使用了膝盖的两张磁共振(MRI)图像。固定图像为自旋回波图像，运动图像为反转恢复的自旋回波图像。两个矢状面切片是同时获得的，但有轻微的不对齐。
固定= dicomread(“knee1.dcm”）;移动= dicomread(“knee2.dcm”）;
查看未对齐的图像。
imshowpair(固定,移动,“缩放”，“联合”）
创建优化器和度量，将模态设置为“多通道”因为图像来自不同的传感器。
[optimizer, metric] = imregconfig(“多通道”）
optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary Properties: GrowthFactor: 1.050000e+00 Epsilon: 1.500000e-06 InitialRadius: 6.250000e-03 MaximumIterations: 100
metric = registration.metric.MattesMutualInformation属性:NumberOfSpatialSamples: 500 numberofhistogrambin: 50 UseAllPixels: 1
调优优化器的属性，使问题收敛于全局最大值，并允许进行更多迭代。
优化器。InitialRadius = 0.009;优化器。= 1.5e-4;优化器。GrowthFactor = 1.01;优化器。MaximumIterations = 300;
执行注册。
movingRegistered = imregister(移动，固定，仿射的，优化器，度量);
查看已注册的镜像。
图imshowpair(fixed, movingRegistered，“缩放”，“联合”）
输入参数
输出参数
提示
这两个
imregtform而且imregister使用相同的底层配准算法。imregister执行重新采样的附加步骤移动由所计算的几何变换估计产生配准的输出图像imregtform．使用imregtform当你想要访问相关的几何变换移动来固定．使用imregister当您需要注册输出图像时。创建一个
优化器而且度规与imregconfig函数。imregister．要从基于优化的图像配准中获得良好的结果，通常需要修改要配准的图像对的优化器或度量设置。的imregconfig函数提供的默认配置只应被视为起点。例如，如果增加优化器中的迭代次数，减小优化器步长，或改变随机度量中的样本数量，配准会提高到一个点，但会以性能为代价。查看输出imregconfig有关可以修改的不同参数的详细信息。如果图像的空间缩放差异超过10%，请使用
imresize在登记之前。使用
imshowpair或imfuse将注册结果可视化。你可以使用
imregister在自动工作流中注册多个图像。当您拥有关于要注册的映像的空间引用信息时，请将该信息指定为
imregister使用空间引用对象。这可以帮助imregister收敛可以更快地得到更好的结果，因为可以考虑尺度差异。
另请参阅
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功能
对象
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