matlab基于最大互信息的配准程序代码，要求预先改变浮动图像的空间变换参数，测试最大互信息配准的结果，使用fminsearch函数进行优化处理

以下是基于MATLAB的最大互信息配准的程序代码示例，其中包含了预先改变浮动图像的空间变换参数的部分，并使用 'fminsearch' 函数进行优化处理：

% 加载浮动图像和参考图像
moving = imread('moving_image.jpg');
fixed = imread('fixed_image.jpg');

% 转换为灰度图像
moving_gray = rgb2gray(moving);
fixed_gray = rgb2gray(fixed);

% 定义优化函数
fun = @(x)imregister_cost(x, moving_gray, fixed_gray);

% 预先改变浮动图像的空间变换参数
theta = 10; % 旋转角度
tx = 20; % 水平平移距离
ty = 30; % 垂直平移距离
scale = 0.9; % 缩放比例

tform = affine2d([cosd(theta) sind(theta) 0; -sind(theta) cosd(theta) 0; tx ty 1]);
moving_transformed = imwarp(moving_gray, tform, 'OutputView', imref2d(size(moving_gray)));

% 进行优化处理
x0 = [theta, tx, ty, scale];
options = optimset('Display', 'iter', 'TolX', 1e-6, 'TolFun', 1e-6);
x = fminsearch(fun, x0, options);

% 得到最优变换矩阵
theta_opt = x(1);
tx_opt = x(2);
ty_opt = x(3);
scale_opt = x(4);
tform_opt = affine2d([cosd(theta_opt) sind(theta_opt) 0; -sind(theta_opt) cosd(theta_opt) 0; tx_opt ty_opt 1]);

% 进行配准
optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent;
metric = registration.metric.MattesMutualInformation;
moving_registered = imregister(moving_gray, fixed_gray, 'affine', optimizer, metric, ...
    'DisplayOptimization', false, 'InitialTransformation', tform_opt, 'PyramidLevels', 4, 'PyramidFraction', 0.5);

% 显示结果
figure;
imshowpair(fixed_gray, moving_transformed, 'Scaling', 'joint');
title('Fixed Image (Reference, Left) vs. Transformed Moving Image (Right)');

figure;
imshowpair(fixed_gray, moving_registered, 'Scaling', 'joint');
title('Fixed Image (Reference, Left) vs. Registered Moving Image (Right)');

其中，'imregister_cost' 函数是用于计算配准的代价函数，'fminsearch' 函数用于进行优化处理，'optimset' 函数用于设置优化选项，'RegularStepGradientDescent' 和 'MattesMutualInformation' 分别是优化器和度量器，'DisplayOptimization' 用于控制是否显示优化过程，'PyramidLevels' 和 'PyramidFraction' 分别表示金字塔层数和金字塔分数。

需要注意的是，程序中的参数值仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整。