基于SAD算法 实现医学图像配准 用matlab实现

以下是基于SAD算法实现医学图像配准的matlab代码示例：

%% 读入两幅待配准的医学图像
fixed = imread('fixed.jpg');
moving = imread('moving.jpg');

%% 显示待配准的医学图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(fixed);
title('Fixed Image');
subplot(1,2,2);
imshow(moving);
title('Moving Image');

%% 定义配准参数
optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary;
metric = registration.metric.MeanSquares;
metric.UseAllPixels = true;

%% 定义配准变换
tform = registration.rigid.TransformationEstimator;

%% 运行配准算法
[optimizer, metric] = imregconfig('monomodal');
movingRegistered = imregister(moving, fixed, 'rigid', optimizer, metric);

%% 显示配准后的医学图像
figure;
imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint');
title('Fixed Image and Registered Moving Image');

上述代码中，首先读入了待配准的医学图像（fixed和moving），并显示了它们。然后定义了配准参数（optimizer和metric），以及配准变换（tform）。最后运行配准算法，得到配准后的医学图像（movingRegistered），并将其与固定图像（fixed）一起显示。