imregister
灰度图像配准
语法
描述
moving_reg= imregister (移动，固定，transformType，优化器，度规）移动，以便与参考图像配准，固定．transformType定义要执行的转换类型。度规定义待优化图像之间相似度的量化度量。优化器描述优化度量的方法。函数返回注册的图像，moving_reg．
［变换空间参考图像moving_reg，R_reg) = imregister (移动，Rmoving，固定，Rfixed，transformType，优化器，度规）移动以便与空间参考图像进行配准固定．Rmoving和Rfixed描述世界坐标极限和分辨率的空间参考对象移动和固定．
＿＿＿= 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
看两张图片。这个例子使用了膝盖的两个磁共振(MRI)图像。固定图像为自旋回波图像，运动图像为自旋回波图像，采用反演恢复。两个矢状切片是同时获得的，但有轻微的错位。
固定= dicomread (“knee1.dcm”）;移动= dicomread (“knee2.dcm”）;
查看不对齐的图像。
imshowpair(固定,移动,“缩放”，“联合”）
创建优化器和指标，将模式设置为“多通道”因为图像来自不同的传感器。
[optimizer, metric] = imregconfig()“多通道”）
进化属性:GrowthFactor: 1.050000e+00 Epsilon: 1.500000e-06 InitialRadius: 6.250000e-03 MaximumIterations: 100
属性:NumberOfSpatialSamples: 500 NumberOfHistogramBins: 50 UseAllPixels: 1
调整优化器的属性，使问题收敛于全局最大值，并允许进行更多的迭代。
优化器。InitialRadius = 0.009;优化器。ε= 1.5的军医;优化器。GrowthFactor = 1.01;优化器。MaximumIterations = 300;
执行注册。
imregister = imregister(移动的，固定的，仿射的优化器,指标);
查看已注册的图片。
图imshowpair (movingRegistered固定,“缩放”，“联合”）
输入参数
输出参数
提示
这两个
imregtform和imregister使用相同的底层注册算法。imregister执行重采样的附加步骤移动根据计算得到的几何变换估计值生成配准输出图像imregtform．使用imregtform当你想要访问相关的几何变换时移动来固定．使用imregister当你想要一个注册的输出图像。创建一个
优化器和度规与imregconfig函数之前调用imregister．从基于优化的图像配准中获得好的结果通常需要修改优化器或被配准的图像对的度量设置。的imregconfig函数提供了一个默认配置，该配置只应被视为一个起点。例如，如果您增加优化器中的迭代次数，减少优化器的步长，或者更改随机度量中的样本数量，注册会改进到一个点，但代价是牺牲性能。参见imregconfig有关可以修改的不同参数的详细信息。如果图像的空间比例差异超过10%，则使用
imresize之前注册。使用
imshowpair或imfuse将配准结果可视化。您可以使用
imregister在一个自动化的工作流程中注册几个图像。当您有关于要注册的图像的空间引用信息时，请指定该信息
imregister使用空间引用对象。这可以帮助imregister收敛到更好的结果更快，因为规模差异可以考虑。
另请参阅
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功能
对象
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