1단계:영상불러오기

이예제에서는무릎mri영상두개를사용합니다。고정고정은스핀에코영상이고，이동영상영상은반전（反转恢复）기법이사용된스핀에코입니다。두개의시상면단층은같은시간에수집했지만약간정렬되지않았습니다。

固定= dicomread（“knee1.dcm”）;移动= dicomread（'knee2.dcm'）;

imshowpair.함수는정합과정의모든단계에서영상을시각화하는데유용합니다。몽타주처럼두영상을개별적으로보거나두영상을적층된형태로표시하여부정합의정도를표시하려면사용하십시오。

imshowpair（移动，固定，'剪辑'） 标题（“未注册”的）

imshowpair.의중첩된영상의경우회색영역은명암이비슷한영역에해당하지만,자홍색및녹색영역은한영상이다른영상보다밝은곳을나타냅니다。어떤영상쌍에서는녹색영역과자홍색영역을부정합으로간주할수없는경우도있습니다。하지만이예제에서는색정보를사용하여손쉽게부정합위치를파악할수있습니다。

imshowpair（移动，固定）标题（“未注册”的）

2단계:초기정합설정하기

imregconfig함수를사용용imregister에사용하기하기에적합한최적화함수및메트릭구성손쉽게선택할수수최적화함수및메트릭변수는정합을제어하는속성을가진객체입니다。자세한내용은为基于强度的图像配准创建优化器和度量항목을참조하십시오。

이두영상은명암분포가서로다르므로다중모달구성임을알수있습니다。

(优化器,度量)= imregconfig (“多通道”）;

〖〗영상영상정합하려면아핀변환사용하십시오。

movingRegisteredDefault = imregister(移动,固定的,'仿射'，优化器，度量标准）;

결과를표시합니다。imregister에서디폴트설정에의해영상이완벽하게맞춰지는경우는거의없습니다。하지만어떤속성을가장먼저조정할지를판단하는데유용한방법입니다。

imshowpair（vishorgistereddefault，固定）标题（'A：默认注册'的）

3단계:정합개선하기

초기정합은그리좋지않습니다。특히오른쪽경계에잘맞춰지지않은에이많습니다。최적화함수및메트릭구성속성을조정하여정합을개선해보십시오。

DISP（优化器）

Registration.Optimizer.onePlusOneevolutiesary：Breaverfactor：1.050000E + 00 Epsilon：1.500000E-06 InitialRadius：6.250000E-03最大限度：100

DISP（公制）

注册。metric. mattesmutualinformation属性:NumberOfSpatialSamples: 500 NumberOfHistogramBins: 50 UseAllPixels: 1

최적화함수의initialRadius.속성은파라미터공간에서사용되는초기단계크기를제어하여기하변환을미세조정합니다。다중모달정합문제가디폴트파라미터만으로해결되지않는다면가장먼저initialRadius.파라미터를조정하는것이좋습니다。일단initialRadius.의의디폴트값을스케일링스케일링인자인자인자줄여줄여

Optimizer.InitialRadius = Optimizer.InitialRadius / 3.5;vishtregisteredadjustedinitialradius = imregister（移动，修复，'仿射'，优化器，度量标准）;

결과를표시합니다。initialRadius.를조정한결과긍정긍정효과효과효과가있었습니다。정렬맨및오른쪽에영상영상정렬이눈에띄게좋아졌습니다。

imshowpair (movingRegisteredAdjustedInitialRadius、固定)标题(B: InitialRadius调整的的）

최적화함수의最大限度속성은최적화함수가수용할수있는최대반복횟수를제어합니다。最大限度를늘리면정합탐색이더오래실행되어더나은정합결과를찾을수도있습니다。마지막단계의initialRadius.에서반복횟수를크게높인다면정합이계속해서나아질까요？

优化器。MaximumIterations = 300;movingRegisteredAdjustedInitialRadius300 = imregister(移动,固定的,'仿射'，优化器，度量标准）;

결과를표시합니다。이전정합정합.initialRadius.최적화함수설정을다시사용하고최적화함수에서반복횟수를높여정합을더개선했습니다。

imshowpair（vishregisteredadjustedinitialradius300，固定）标题（'C：调整后itallradius，resigntorions = 300'的）

4단계:정합개선을위해초기조건사용하기

최적화효과얻으려면이동영상효과를얻으려면하는정합에양호초기조건정합에에한조건조건조건조건조건조건조건조건조건에향상향상된정합결과결과를얻는좋은방법중하나“刚性”와와이더더간단한변환유형으로시작한다음그결과변환을조건조건으로용하여'仿射'과같은더복잡한변환을하는것입니다。

imregtform.함수는imregister와동일한알고리즘을사용하지만，정합된출력영상대신기하변환객체를출력값으로반환합니다。“相似”모델(평행이동,회전,스케일링)을기반으로초기평행이동추정값을얻으려면imregtform.을사용하십시오。

앞서의정합결과를보면최적화함수의最大限度및initialRadius.속성을수정함으로써결과가향상된것을알수있습니다。정합을계속미세조정하려는과정에서초기조건을사용하려면이최적화함수설정을유지하십시오。

tformsimilarity = imregtform（移动，修复，“相似”，优化器，度量标准）;

디폴트좌표시스템（내재적좌표시스템이라고도함）

RFIXED = IMREF2D（大小（固定））;

imregtform.의기하변환출력을이동영상영상에적용적용하여고정에정렬imwarp.를사용하십시오。출력출력리샘플링영상의세계（世界极限）및해상도를지정하려면imwarp.의'outputview'옵션을사용하십시오。Rfixed를'outputview'로지정하면리샘플링된이동영상이고정영상과동일한해상도및세계제한을사용하게됩니다。

vishregisteredrigid = imwarp（移动，tformsiemarility，'outputview'，rfixed）;

결과를표시합니다。

imshowpair（vishregisteredrigid，固定）标题（'D：基于相似性转换模型的注册'的）

출력기하변환의't'속성은이동영상의점을고정영상의대응하는점에매핑하는변환행렬을정의합니다。

tformsimilarity.t.

ANS =.3×31.0331 -0.1110 0 0.1110 1.0331 0 -51.1491 6.9891 1.0000

'仿射'변환변환모델을기하기하변환의초기조건으로“相似”결과와함께사용하여이정합을미세조정하려면imregister의“InitialTransformation”이름/값을사용하십시오。이렇게미세미세조정된정합의추정값에는전단전단가능성도포함포함

vishregisteredaffineWithic = Imregister（移动，修复，'仿射'优化器,度规,......“InitialTransformation”，tformsimillity）;

결과를표시합니다。“InitialTransformation”을사용해해전체전체아핀모델imregtform.의“相似”결과결과를미세조정조정하여정합결과를를

imshowpair（vishingRegisteredaffineWithic，固定）标题（'E：根据相似性初始条件的仿射模型注册的）

5단계:충분하다고생각되는시점결정하기

각기다른구성및초기조건으로imregister를실행한결과를비교하다보면，변경할수있는imregister의입력파라미터가매우많고각각이서로다른결과를낳을수있다는사실이분명해집니다。

단하나의품질메트릭으로두영상의정렬을정확히설명할수는없으므로정합결과를정량적으로비교하기가어려울수있습니다。대개는결과를시각화하여정성적인방법으로정합결과를평가해야합니다。위의결과에서C)및E)의정합결과는둘다매우좋으며시각적으로구분하기가어렵습니다。

6단계：다른방법으로시각화하기

다중모달정합의품질이향상되면되면정합의품질을시각적으로가하기가더더때가많습니다。명암명암이때문때문부정합영역이가려질수수있기때문。imshowpair.의다른표시모드로전환하면숨어있던세부묘사가드러나는경우도있습니다。물론항상그런것은아닙니다。