我知道图像配准/对齐的基本流程或过程，但是当2个图像配准/对齐后在像素级别会发生什么，即，转换为固定图像的运动图像的相似像素保持不变，但是会发生什么不匹配的像素，是取平均值还是其他？
如何估计正确的转换技术，即我如何知道是否要应用平移，缩放，旋转等以及要应用多少（即旋转度数，平移值等）？ / p>
而且，在第一步中，如何识别和匹配相似的像素值？
我已经实现了https://simpleitk.readthedocs.io/en/master/Examples/ImageRegistrationMethod1/Documentation.html
中给出的python代码输入图像是前列腺MRI扫描：
Fixed Image Moving Image Output Image Console output
在输出图像的右上方和左上方可以看到差异。但是我无法解释控制台的输出以及它们在内部的实际工作方式。
如果我对这件事有深入的解释，这将非常有帮助。谢谢。
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将变换应用于所有像素。您可能会混淆刚性变换，而刚性变换只能通过弹性变换来平移，旋转和缩放运动图像以匹配固定图像，而弹性变换也可以使运动图像变形。 尽管配准并不是真的很聪明，但是从固定位置可以插入的像素中都会插入无法转换的像素。
它试图做的是简单地降低成本函数，其中高成本与大差异相关联，而低成本与小差异相关联。成本函数可以基于强度（像素值）或基于特征（形状）。它将（半）随机移动图像，直到满足预设条件（通常为最大迭代次数）为止。
在以下gif中可以看到可能是什么样子： http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/registration_visualization.gif
