matlab图像配准及精度评价

MATLAB图像配准是一种将两个或多个图像在空间和/或时间上对齐的过程。图像配准可用于医学影像、卫星图像、机器人视觉和计算机视觉等领域。MATLAB提供了许多用于图像配准的函数和工具箱，如imregister、cpselect和imregtform等。

在图像配准之后，需要评估配准的精度。常用的评估方法包括：

1. 均方根误差（RMSE）：这是最常用的方法之一，它计算了配准后两个图像之间的差异。

2. 互信息（MI）：这是一种非参数方法，可以测量两个图像之间的信息交叉。

3. 相关系数（CC）：它测量两个图像之间的线性关系。

4. 误差向量场（EVC）：它可以显示每个像素的配准误差。

5. 空间变换参数（STP）：它可以显示图像在空间中的变换。

相关问题:
1. MATLAB有哪些常用的图像配准函数和工具箱？
2. 如何使用MATLAB进行图像配准？
3. 图像配准后如何评估精度？