本文介绍了ITK图像配准的基本概念，包括图像配准的定义和配准框架。图像配准涉及两个输入图像、变换、度量、校验器和优化器。通过实例化这些组件并设置相应参数，实现图像的配准。文章还提到了配准方法的典型流程，包括固定和移动图像的设置、变换类型、度量标准、插值方法和优化器的选择，以及如何使用这些元素进行配准操作。
图像配准的定义：
图像配准是将一幅图像上的点映射到另一幅图像上同源点的空间转换过程。eg:平移、旋转、缩放等变换。下图为镜像变换。
配准框架：
配准框架的基本成员：两个输入图像、一个变换、一个路径选择、一个校对机和一个优化器。
过程：待配准图像通过 变换函数（T（x）） 到参考图像的映射过程。
传递函数 T(X)表示从参考图像上的点到待配准图像上的点的空间映射关系。校对机被用来评估待配准图像在非网格位置的程度。成员路径选择 S(f, m×T)提供了一种参考图像被待配准图像配准的程度。这种尺度形成了数量上的标准，这种标准可以被优化器通过寻找被传递的参数定义的空间去达到最优化。
一个配准方法要求下面几条：两个输入的图像、转换函数、度量、校对机和优化器。
在配准方法中的成分的每种类型都应该首先被实例化。
1.两个输入的图像
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