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图像配准（image registration）是成像的一大问题。图像配准根据变换类型可以分为线性和非线性配准，根据配准算法，也可以分为自动和手动两种类型。
之前的文章介绍了怎样 利用 ImageJ 进行自动图像配准：
当自动配准失效时，往往就需要手动选取特征点，拟合得到 变换矩阵(transformation matrix)，进行线性或非线性配准。
Fiji 中自带这种手动选取特征点的配准插件——Big Warp
https://imagej.net/plugins/bigwarp
Big Warp 是一种用于手动、交互式、基于特征点的图像配准的插件。 它使用 BigDataViewer 进行可视化和导航。
Big Warp 可以从手动选取的对应点关系构建变换矩阵，有5种变换类型：
这篇文章会介绍怎样使用 Big Warp，手动选取特征点进行配准。
一、插件安装
Big Warp 现在是 Fiji 自带的一个插件，具体位置：Plugins -> BigDataViewer ->Big Warp
如果在 Fiji 中没有找到这个插件，需要通过 Help -> Update 进行更新。
二、插件使用
1、打开插件
打开模板图像和待配准图像：
打开 Big Warp（Plugins -> BigDataViewer ->Big Warp）
moving image 选待配准图像，target image 选模板图像：
插件界面：
2、选取特征点
Big Warp 的界面基本操作：
鼠标左键：旋转图像
鼠标右键：拖动图像
鼠标滚轮：放大缩小图像
键盘空格：切换观察模式和选点模式
更多操作参考官网说明：https://imagej.net/plugins/bigwarp
选取特征明显的区域，按键盘空格后，切换到选点模式，然后在 moving image 和 fixed image 分别选点：
选取至少 4 个点之后，按下 T，就可以预览一下图像的配准效果：
3、导出配准结果
如果预览结果效果较好，可以 导出配准后的图像（File -> Export as ImagePlus）
设置导出参数：
这里需要注意 Interpolation 的选择，如果变换是线性的选择 Linear，如果是非线性的选择 NearestNeighbor。
配准后结果：
这种方法适用于样本量不大，自动配准效果不好，需要精确配准的情况。
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