自迁移出 MediaWiki 以来，本页内容尚未经过审查。如果您愿意帮忙，请查看帮助指南！
{| |style=”vertical-align:top” |
|}
该插件采用存储在文件夹中的一系列切片，并提供已注册图像切片的列表（带有放大的放大）。用户可以选择序列中的一张图像作为参考，并且将保持不变。
该插件可以执行‘6种图像配准技术‘：
- 翻译
- 刚性（平移+旋转）
- 相似度（平移+旋转+各向同性缩放）
- 仿射
- 弹性（采用三次B样条的 bUnwarpJ）
- 移动最小二乘法
所有模型均由自动提取的 SIFT features辅助。
用户手册
前提:
- 源文件夹：您有一个文件夹，其中包含 ImageJ 可以打开的图像文件的有序列表。
- 每个图像代表序列中的一个切片。
- 输出文件夹：您拥有或创建一个文件夹来存储带有对齐图像的生成的虚拟堆栈。 图像可能具有不同的尺寸和不同的类型。 步骤1: launch the “Plugins - Registration - Register Virtual Stack Slices” plugin.
Register Virtual Stack main window
步骤2: choose the appropriate options:
- 选择包含切片的源文件夹，每个图像文件一个切片。
- 选择输出文件夹，其中生成的注册切片将自动存储为 TIFF 文件。
- 特征提取模型。在特征提取中寻找内点（即图像之间的对应或界标）的预期变换模型：平移、刚性、相似性或仿射。
- 注册模型。图像变换模型：平移、刚性、相似、仿射、弹性或移动最小二乘。
- 高级设置。高级复选框：是否显示 feature extraction parameters设置对话框，如果有弹性，则显示 bUnwarpJ对话框。否则，插件将按照合理的默认参数运行。
- 收缩约束。可以选择规范注册以避免部分缩小。
- 保存变换。将生成的转换保存到文件中的选项，可以使用Transform Virtual Stack Slices加载该文件。 步骤3: choose the reference image (only if the “Shrinkage constraint” checkbox was not marked):
- 从源文件夹中选择一张图像作为参考图像。 成功后，将打开一个虚拟堆栈，显示目标文件夹中包含的所有注册图像。虚拟堆栈可以关闭并且不会产生任何不良影响：图像保存在目标文件夹中。
收缩合同
Shrinkage constrain checkbox
Since the 09/13/2009 version and thanks to Daniel Berger, Register Virtual Stack Slices has the option of constraining the registration to avoid section shrinking for large sets of images.
如果使用此选项，选择不需要参考图像。通过首先使用刚性变换初始化系统，然后根据需要的配准模型放松它，所有图像将被变换到相同的公共空间。
为此，在主对话框中，您必须选中“收缩”选项（请参见附加窗口）。
如果您还从同一对话框中选中“高级设置”对话框，底部出现一个新闻，用于选择相应的参数，以根据变换的属性规范进行收缩。如果我们选择“仿射”作为注册模型，那么我们将能够正则化： <div class="thumbnail" >
Shrinkage constrain checkbox
</div>
对于配准模型“平移”和“刚性”，不需要正则化，因为这些线性变换不适用。在“相似性”配准模型的情况下，仅对剪切和缩放进行正则化。
TODO：“弹性”和“移动最小二乘”配准模型还没有适当的收缩正则化实现。
在“弹性”模型的情况下，仅刚性执行配准。如果您需要规范各部分之间的弹性变形，最好通过 bUnwarpJ 参数来完成（请参见下文的 Notes）。
对于“移动最小二乘”模型，在不正则化的情况下仍然会发生最大扭曲。
通过选中“显示拉伸图”选项，我们可以将系统的可视拉伸化为所需的配准模型。也就是说，显示了每次拉伸复制的整个切片序列之间的平均均方托盘（MSE）之间的对应关系。
保存转换
自 2009 年 9 月 24 日版本以来，该插件可以选择将结果转换存储到文件中。这样，后面可以使用插件Transform Virtual Stack Slices在相同图像或不同序列上替换结果。
要保存转换，您只需单击一个主对话框的“保存转换”即可。然后，选择源目录和输出目录后，将弹出一个新对话框以选择用于存储转换的文件夹。
转换保存为 .XML 文件，遵循 TrakEM2 格式。
注释
1.插件是多线程的：更多的CPU核心意味着更快的执行速度。
- 第 SIFT feature extraction 中两个最相关的参数是：
- maximum image size, which limits the low-end size of the features (i.e. decrease maximum image size to increase the size of the smallest features to extract.)
- inlier ratio, which determines when to reject the intersection set of feature correspondences between two images (ratio between correspondent features vs. all extracted features.) 3.接受所有类型位的图像（8位、16位、32和RGB），但仅限.tif、.jpg、.png、.gif、.tiff、.jpeg、.bmp、.pgm或.ima格式。输出图像保存为TIFF。 4.如果您选择“高级设置”和“弹性”作为注册模式，则底部显示另一个调整弹性注册参数的窗口。
Elastic registration options
这实际上是 bUnwarpJ主窗口的缩小版本。
因此，选项是：
- 注册模式：“单声道”、“准确”或“快速”。“Mono”意味着单向注册，它实际上是透明模式中最快的。“准确”和“快速”进行双声道配准，需要更多时间。
- 图像二次采样因子：图像缩放因子从 2⁰ (1) 到 2⁷ (128)。如果图像非常大，我们建议使用它。
- 初始和最终变形：从“非常粗”到“非常细”或“超细”。它们定义了变形网格中B样条系数的数量（从2x2到16x16）。更多的系数意味着更高的精度，但也意味着过度配准的可能性。
- 散度和旋度权重。他们规范变形以设置平滑。
- 地标权重：调整特征提取中找到对应关系的相关性。
- 图像权重：能量函数中源图像和目标图像之间的相似度的相关性。
- 一致性权重：正向变形和反向变形之间的一致性偏差的相关性（仅适用于“准确”或“快速”模式）。
- 停止阈值：最后一次和前一次算法迭代之间的差异，使注册结束。
有关弹性参数的完整描述，请访问FAQ of the original website。
</ol>
示例
使用收缩合同的配准结果示例：
| 生的： | 挂号的： |
|  |  |
即使是这一系列相当混乱的杂物的电子显微镜图像（各个切片之间存在相当大的差异）也得到了正确的记录：
| 生的： | 挂号的： |
|  |  |
API文档
该集合的最新文档可以在这里找到：
https://fiji.sc/javadoc/register_virtual_stack/package-summary.html
脚本/插件
您可以从 jython 脚本以非交互方式调用该插件： from register_virtual_stack import Register_Virtual_Stack_MT
# source directory
source_dir = "/path/to/source/"
# output directory
target_dir = "/path/to/target/"
# transforms directory
transf_dir = "/path/to/transforms/"
# reference image
reference_name = "reference_image"
# shrinkage option (false)
use_shrinking_constraint = 0
p = Register_Virtual_Stack_MT.Param()
# The "maximum image size":
p.sift.maxOctaveSize = 1024
# The "inlier ratio":
p.minInlierRatio = 0.05
Register_Virtual_Stack_MT.exec(source_dir, target_dir, transf_dir,
reference_name, p, use_shrinking_constraint) ## 另请参阅
- Transform Virtual Stack Slices，了解如何加载保存的转换。
- FloatArray2DSIFT.java包含子类Param，它是
Register_Virtual_Stack_Slices.Param子类的“sift”成员。 - Register_Virtual_Stack_MT.java，包括Param子类。
- Elastic Alignment and Montage plugin，用于使用弹簧网格（局部变形）的大型数据集的弹性配准/蒙太奇。
参考文献
论文中详细介绍了弹性配准实现的算法（bUnwarpJ）及其技术解释：
- I. Arganda-Carreras、C. O.S.索尔扎诺、R.马拉比尼、J.-M. Carazo, C. Ortiz-de Solorzano 和 J. Kybic，“Consistent and Elastic Registration of Histological Sections using Vector-Spline Regularization,”计算机科学讲义，Springer Berlin / Heidelberg，第 4241/2006 卷，CVAMIA：医学图像分析的计算机视觉方法，第 85-95 页，2006 年。
许可证
该程序是免费软件；您可以根据自由软件基金会 (http://www.gnu.org/licenses/gpl.txt) 发布的 GNU 通用公共许可证 的条款重新分发和/或修改它。
分发此程序的目的是希望它有用，但不提供任何保证；甚至没有适用性或特定用途适用性的默许保证。有关更多详细信息，请参阅 GNU 通用公共许可证。
