如何实现图像间精确配准（matlab）

这里主要讲解的是多模态或者说是多序列MRI图像配准。采用的图片是人体膝盖图。配准暂且分为五部分。
Step1. 下载图片
Step2. 初始配准（粗配准）
Step3. 提高配准精度
Step4. 利用初始条件提高配准精度配准
Step5. 结果满意不满意，你说了算
下面一一详细说明以上几个步骤！
一，下载图片
        这里采用的图片是matlab子带的两张MR膝盖图，“knee1.dcm” 作为参考图像，"knee2.dcm"为浮动图像！

1 2	fixed = dicomread('knee1.dcm');      % 读参考图像fixed moving = dicomread('knee2.dcm'); %  读浮动图像moving

可能接下来大家关注的问题就是这两幅图像到底有什么区别，这种区别又有多大的可视化程度，下面就为推荐两个比较好用的函数用于观测两幅图像的区别。

1 2	figure, imshowpair(moving, fixed, 'method'); title('Unregistered');

imshowpair函数就是指以成双成对的形式显示图片，其中一个重要的参数就是‘method’，他又4个选择
（1）‘falsecolor’ 字面意思理解就是伪彩色的意思了，其实就是把两幅图像的差异用色彩来表示，这个是默认的参数。
（2）‘blend’ 这是一种混合透明处理类型，技术文档的翻译是alpha blending，大家自己理解吧。
（3）‘diff’ 这是用灰度信息来表示亮度图像之间的差异，这是对应‘falsecolor’的一种方式。
（4）参数‘monotage’可以理解成‘蒙太奇’，这是一种视频剪辑的艺术手法，其实在这里我们理解成拼接的方法就可以了。
为什么在这里罗里吧嗦的说这么多的显示呢，大家知道"人靠衣装，美靠...."(就不多说了吧)，总之就是一个好的视觉效果能给人以耳目一新的效果。

嗯嗯，这个就是蒙太奇的效果了，


这两个则分别是伪彩色，混合透明处理了，至于大家接受那个就要看自己的爱好了
说到了这里终于结束了这关没有意义的读图环节，请大家原谅我的无耻吧。

二，初始配准（粗配准）
初始配准就是大致的使图像对其，使其差别不要太明显，以方便下一步的精细配准环节。
函数imregconfig这在个环节可是主角，从名字上看就知道他要设置一些参数和方法了，其实他真正的作用是配置优化器和度量准则，

1	[optmizer, metric] = imregconfig(modality);

参数modality指定fixed image, moving image之间的关系，有两种选择‘monomodal’, 'multimodal'两种，分别质量两幅图像是单一模态还是多模态，根据需要自己选择。
返回的参数optimizer是用于优化度量准则的优化算法，这里有
registration.optimizer.RegularStepGradientDescent 或者 registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary两种可供选择。
输出参数metric则是注明了度量两幅图片相似度的方法，提供了均方误差（registration.metric.MeanSquares）