基于仿射和b样条网格的二维彩色/灰度图像或三维体或点数据的配准和数据拟合。注册可以基于强度/像素，或基于地标/对应点(参见OpenSurf)，或两者结合。
基于像素的注册:
该函数是D. Rueckert等人的b样条配准算法的(增强的)实现。“使用自由形式变形的非刚性配准:乳房MR图像的应用”。包括Rueckert(金属薄板弯曲能量)的光滑惩罚和雅可比函数(微分纯函数)。还包括局部归一化互信息作为配准误差，允许图像或卷具有不同的类型/模态，例如MRI T1和T2患者扫描。
它是如何工作的:
构造b样条控制点网格，控制输入图像的变换。利用误差测度来测量运动图像与静态图像之间的配准误差。拟牛顿Matlab优化器fminlbfgs(也在Mathworks上)用于移动控制点，以最小的配准误差实现两幅图像之间的最优配准。
用法:
- image_registration函数。M很容易使用，并且在帮助中包含示例，适合大多数应用程序。(如果您想编写自己的专用注册代码，请学习注册示例)
point_registration函数是快速拟合b样条网格到2D/3D对应的点，用于基于地标的配准。
-还有一个函数manually_warp_images，它允许用鼠标控制网格的变化，以获得更好的配准。
首先，您需要使用compile_c_files.m编译mex / C代码。(2D注册也可以在没有mex文件的情况下工作，但会比较慢)
多线程mex代码支持Windows、Linux(和Mac金宝app OS?)
一些特点:
-由变换场可以得到二维/三维欧拉应变张量图像。例如描述图像中的心脏运动。
-地标可以用于已知的对应点(例如从Sift)。可以调整每个地标对注册过程的影响。
-通过使用前两幅图像的配准网格作为下两幅图像的初始配准网格，可以注册多个电影帧。
-可以屏蔽图像的部分，以减少或增加图像结构对配准结果的影响。
文学:
- D. Rueckert等。“使用自由形式变形的非刚性配准:乳房MR图像的应用”。
- Seungyong Lee, George Wolberg, Sung Yong Shing，“用多级b样条进行分散数据插值”
注意:
b样条注册比恶魔注册更慢更复杂
http://www.mathworks.fr/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=21451
-为什么仍然使用B-spine注册?，因为得到的变换场比流体配准的变换场更符合真实的活动变形。
请报告错误、成功和问题。
引用作为
德克-扬·克鲁恩(2021年)。b样条网格，图像和基于点的配准(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/20057-b-spline-grid-image-and-point-based-registration)， MATLAB中央文件交换。检索．
