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  假設給定兩幅影象formula_1和formula_2,其中formula_3是兩幅影象空間formula_4和formula_5中的某一點。影象配准演算法的目標是找到一種變換formula_6使得變換某一圖後兩幅影象的相似程度:formula_7達到最大。相似性測度formula_8是一個跟變換有關並藉助兩幅影象資料計算出的用來衡量相似程度的函式,比如它可以是影象灰度值的誤差平方和:formula_9。最後通過一種數學優化演算法找到該函式的最優解,即變換。

  根據準則不同,配準方法可以有以下的分類方式:  在醫學影象配準中,還可以根據以下方式分類:

  影象配準在醫學影象處理與分析中有眾多具有實用價值的應用。隨著醫學成像裝置的進步,對於同一患者,可以採集含有準確解剖資訊的影象諸如CT,MRI;同時,也可以採集到含有功能資訊的影象諸如SPECT。然而,通過觀察不同的影象進行診斷需要憑著空間想象和醫生的主觀經驗。採用正確的影象配準方法則可以將多種多樣的資訊準確地融合到同一影象中,使醫生更方便更精確地從各個角度觀察病灶和結構。同時,通過對不同時刻採集的動態影象的配準,可以定量分析病灶和器官的變化情況,使得醫療診斷、制定手術計劃、放射治療計劃更準確可靠。  在計算機視覺領域裡,配準方法可被用來進行視訊分析、模式識別,自動跟蹤物件的運動變化。  在材料力學方面,配準通常用來研究力學性質,稱為數字影象相關。通過對不同相機不同感測器採集到的資訊(形狀,溫度等)進行融合比較,可以計算得到例如應變場、溫度場等數值。通過帶入理論模型可以進行引數反向優化等。  Elastix是一款用來實現配準方法的開源軟體,如今整合了很多流行的演算法,使用者可以方便地獲得融合後的影象和變換等資訊。
影象配準與相關是影象處理研究領域中的一個典型問題和技術難點,其目的在於比較或融合針對同一物件在不同條件下獲取的影象,例如影象會來自不同的採集裝置,取自不同的時間,不同的拍攝視角等等,有時也需要用到針對不同物件的影象配準問題。具體地說,對於一組影象資料集中的兩幅影象,通過尋找一種空間變換把一幅影象對映到另一幅影象,使得兩圖中對應於空間同一位置的點一一對應起來,從而達到資訊融合的目的。 該技術在計算機視覺、醫學影象處理以及材料力學等領域都具有廣泛的應用。根據具體應用的不同,有的側重於通過變換結果融合兩幅影象,有的側重於研究變換本身以獲得物件的一些力學屬性。20世紀以來醫學成像技術經歷了從靜態到動態,從形態到功能,從平面到立體的飛速發展。將各種影象結合起來,在同一影象上顯示各自的資訊,為臨床醫學診斷提供多資料多資訊的影象,這成為極具應用價值的技術,而準確高效的影象配準則又是關鍵和難點。