基于NCC算法 实现MRI图像配准 用matlab实现

以下是基于NCC算法实现MRI图像配准的matlab代码：

% 读入待配准的两张MRI图像
fixed = imread('fixed_image.tif');
moving = imread('moving_image.tif');

% 灰度化图像
fixed_gray = rgb2gray(fixed);
moving_gray = rgb2gray(moving);

% 初始化配准参数
max_disp = 10;
best_ncc = 0;
best_disp = [0, 0];

% 循环搜索位移范围内的最佳匹配
for i = -max_disp:max_disp
    for j = -max_disp:max_disp
        % 移动图像
        moving_shift = imtranslate(moving_gray, [i, j]);
        
        % 计算NCC系数
        ncc = sum(sum((fixed_gray - mean2(fixed_gray)) .* (moving_shift - mean2(moving_shift)))) / ...
            (sqrt(sum(sum((fixed_gray - mean2(fixed_gray)) .^ 2))) * sqrt(sum(sum((moving_shift - mean2(moving_shift)) .^ 2))));
        
        % 如果NCC系数更高，则更新最佳匹配参数
        if ncc > best_ncc
            best_ncc = ncc;
            best_disp = [i, j];
        end
    end
end

% 将移动图像按照最佳匹配参数进行位移
moving_aligned = imtranslate(moving, best_disp);

% 可视化结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(fixed);
title('Fixed Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(moving);
title('Moving Image');
subplot(1, 3, 3);
imshow(moving_aligned);
title('Aligned Moving Image');

其中，`fixed_image.tif`和`moving_image.tif`分别是待配准的两张MRI图像，可以根据实际情况进行修改。在代码中，我们首先将图像灰度化，然后循环搜索位移范围内的最佳匹配，计算NCC系数，并更新最佳匹配参数。最后，将移动图像按照最佳匹配参数进行位移，得到配准后的图像，并将三张图像可视化展示。