1、2-配准重采样
医学影像处理中图像配准的使用教程
医学影像处理中图像配准的使用教程医学影像处理是指利用计算机科学和技术对医学图像进行处理和分析的过程。
图像配准是医学影像处理中一项非常重要的技术，它可以将不同时间、不同位置、不同模态的医学图像进行对齐，方便医生进行观察和分析。
本文将为您介绍医学影像处理中图像配准的使用教程。
一、图像配准的定义和作用图像配准是将不同图像的特征点进行对应，通过变换和调整，使得图像在空间上达到最佳的匹配，从而实现不同图像的对齐。
图像配准在医学影像处理中的作用主要有以下几个方面：1. 临床诊断：配准后的图像可以更好地显示病灶的位置、形状和大小，帮助医生更准确地进行病情评估和诊断。
2. 治疗规划：配准后的图像可以用于制定治疗计划，帮助医生精确确定手术切除范围、放疗区域等。
3. 病变监测：通过定期对配准后的图像进行对比，可以观察病变的生长和变化，评估治疗效果。
二、图像配准的基本原理图像配准主要包括特征提取、特征匹配、变换模型和优化算法等几个步骤。
下面我们将逐一介绍。
1. 特征提取：特征是指图像上具有一定代表性的点、线或区域，例如角点、边缘等。
特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性的特征点。
2. 特征匹配：特征匹配是将待配准图像的特征点与参考图像的特征点进行对应和匹配。
3. 变换模型：变换模型是指利用数学方法对待配准图像进行变换的模型，常用的变换模型有平移、旋转、缩放、仿射变换和非刚体变形等。
4. 优化算法：优化算法是为了找到最佳的变换参数，使得配准后的图像与参考图像在某种准则下最为接近。
常用的优化算法有最小二乘法、最大似然估计和梯度下降等。
三、图像配准的步骤和技术实现图像配准的具体步骤和技术根据不同的图像类型和配准要求可能会有所不同。
以下是一个常见的图像配准步骤和技术示例：1. 图像预处理：对待配准的图像进行预处理，包括去噪、增强和裁剪等操作，以提高后续步骤的配准效果。
2. 特征提取：从待配准图像和参考图像中提取特征点。
常用的特征点包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估摘要：在医学影像技术中，图像配准发挥着至关重要的角色。
本综述旨在深入探讨在医学影像技术中应用的图像配准方法，并对其性能进行评估。
此文首先讨论了图像配准的基本知识，并概述了其在医学影像技术中的应用。
然后，详细介绍了各种主要的图像配准方法，并通过比较和分析评估了它们的性能。
最后，本文探讨了图像配准方法的未来发展趋势，包括面临的挑战与可能的解决方式。
本篇综述的目标是提供一个全面的进展和发展趋势的概述，以期对图像配准的研究和应用提供深入的了解。
关键词：医学影像技术；图像配准；性能评估；图像处理；图像分析；深度学习一、引言1.背景介绍：在当今医学技术高度发展的背景之下，医学影像技术作为医疗诊断和治疗的重要组成部分，受到广泛关注。
更为关键的是，图像配准作为重要的影像处理步骤，弥补了从多源影像中获取信息的局限性，如时间、视角和模态等，对临床治疗和研究具有至关重要的影响。
图像配准的准确性和效率直接关乎到诊断准确率和治疗效果。
2.目的和目标：本文的主要目标是对医学影像技术中的图像配准方法进行全面系统的综述，并对各种配准方法进行性能评估和比较。
旨在通过对各种图像配准新技术和方法的研究，对图像配准性能进行提升，为疾病的诊断和治疗提供更为准确的医疗影像资源。
此外，还希望能找出影响图像配准性能的因素，以期找到改进图像配准性能的有效方法，进一步推动医学影像技术的发展，提高医疗服务质量。
本文的研究将理论和实证相结合，旨在产生对实践有重要影响的理论成果和切实可行的技术指导建议，为医学影像技术研究和应用提供科学的理论支撑和实践参考。
二、医学影像技术概述1.定义和分类：医学影像技术是应用科学和技术手段获取和处理身体各组织和系统图像的一种技术。
它将生物信号转换为可视化的图像，帮助医生进行诊断和治疗。
根据成像原理和所使用的设备不同，医学影像可以大致分为X射线成像，核磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），超声波成像，放射性核素成像（PET，SPECT）等。
ndt配准原理
ndt配准原理介绍ndt（Normalized Difference Vegetation Index，归一化差值植被指数）是一种用于评估和监测植被健康状况的指标，可以通过对遥感图像中不同波段的反射率进行计算得到。
ndt配准是指将不同时间、不同传感器或不同波段的遥感图像进行配准对齐，以便进行植被健康监测和变化检测等应用。
本文将详细探讨ndt配准的原理及相关技术。
ndt配准原理ndt配准主要包括以下几个步骤：1. 可视化图像对比通过可视化图像对比，可以直观地观察到不同图像之间的变化和差异。
可以使用图像处理软件对原始图像进行增强和调整，以便更清楚地显示植被分布和变化。
2. 图像预处理在进行ndt配准之前，需要对原始图像进行一些预处理。
常见的预处理包括去除大气散射、降噪和增强图像对比度等。
这样可以提高图像质量，减少噪声和变化对配准结果的影响。
3. 特征提取与匹配特征提取与匹配是ndt配准的核心步骤。
在这个步骤中，需要从图像中提取出一些独特的特征点或特征描述子，然后将这些特征点进行匹配。
常用的特征包括角点和边缘等。
特征点的选择应该具有一定的稳定性和鲁棒性，以防止误匹配和误配准。
4. 变换估计与优化在特征匹配之后，需要根据匹配结果进行变换估计和优化。
常见的变换包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。
变换估计的目标是找到一个合适的变换模型，使得特征点在变换之后能够尽可能地对齐。
可以使用各种优化算法，如最小二乘法和RANSAC算法等，来优化变换模型的参数。
5. 图像配准和重采样在变换估计和优化之后，可以根据调整后的变换模型对图像进行配准和重采样。
配准的目标是使得不同图像的相应像素在空间中具有一致的位置。
重采样是指根据变换模型对图像进行像素级别的插值或重新采样，以获得空间分辨率一致的配准结果。
ndt配准技术ndt配准涉及多种技术和方法，下面将介绍其中几种常见的技术。
1. 特征点匹配特征点匹配是ndt配准中最常用的方法之一。
worldview、quickbird卫星影像数据的处理流程
山地、高山地（像素）
1.0
2.0
4 融合
多源数据的融合依据提取区情况不同、数据源的不同类型，其融合方法也不
同。但总体上分为以下几个步骤：融合前影像处理、融合单元的选择、最佳融合算
法的选取及实现以及融合后的处理和效果检查。其技术路线图 1-3 所示。
融
融
融
融
效
合
合
合V
合
果
前
单
方
后
检
处
元
法
处
查
理
选
选
图1-3 数据融合技术路线
镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差。 镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，镶嵌区应保证有 10-15 个像素的重叠带。
6.1 镶嵌原则 1、镶嵌原则上只针对采样间隔相同影像，制作县级辖区该采样间隔 IMG 文件。 采样间隔不同的影像，原则上相互之间不进行镶嵌，制作县级辖区各自独立的 IMG 文件。需在相邻数据重叠区域进行如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌 线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大 化。然后对镶嵌线两侧影像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导 致接边处出现漏缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像 应适当外扩一定范围，原则上不超过 10 个像素进行裁切。 2、镶嵌前进行重叠检查。景与景间重叠限差应符合要求。重叠误差超限时应立 即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。 3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。 4、选取镶嵌线对 DOM 进行镶嵌，镶嵌处无地物错位、模糊、重影和晕边现象。 5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征 差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。 6.2 重叠精度检查 叠加相邻纠正单元，采用“拉窗帘”方式逐屏幕目视检查相邻纠正单元间重叠 区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差， 两者相对精度应满足表 1-5 要求。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法概述：核磁共振成像（MRI）是一种非侵入性的医学成像技术，广泛应用于临床诊断和科学研究领域。
核磁共振技术通过对人体组织中的水份子进行激发和检测，生成高分辨率的图象。
在核磁共振成像过程中，数据处理是至关重要的一步，它能够提取实用的信息并优化图象质量。
本文将介绍一种标准的核磁数据处理方法，以提高MRI图象的质量和准确性。
1. 数据获取和预处理：在进行核磁共振成像之前，需要获取原始数据。
这些数据通常以k-空间的形式存储，其中每一个数据点表示一个频率分量。
在预处理阶段，需要进行一些基本的数据校正和滤波操作，以减少噪声和伪影的影响。
2. 数据重采样：核磁共振成像过程中，数据采集是在k-空间中进行的。
为了生成图象，需要将k-空间数据转换为图象空间数据。
这一步骤称为数据重采样，它涉及到插值和滤波操作，以确保图象的空间分辨率和几何形状的准确性。
3. 图象重建：数据重采样之后，需要进行图象重建。
图象重建是将k-空间数据转换为图象的过程。
常用的图象重建方法包括傅里叶变换和滤波反投影等。
这些方法能够将频域数据转换为空域图象，并校正伪影和噪声。
4. 空间滤波：图象重建之后，可能存在一些伪影和噪声。
为了去除这些干扰，可以应用一些空间滤波方法，如高斯滤波、中值滤波和小波滤波等。
这些滤波方法能够平滑图象并增强边缘信息，提高图象质量。
5. 图象配准：在某些情况下，需要将多个核磁共振图象进行配准，以便进行比较和分析。
图象配准是将不同图象的空间位置和方向进行匹配的过程。
常用的图象配准方法包括互信息法和最小二乘法等。
6. 图象分割：图象分割是将图象中的不同组织或者结构分开的过程。
在核磁共振成像中，图象分割可以用于定位和量化感兴趣区域。
常用的图象分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
7. 图象后处理：图象后处理是对处理后的图象进行进一步的优化和增强。
常见的图象后处理方法包括图象增强、去噪和图象压缩等。
这些方法能够提高图象的对照度、清晰度和可视化效果。
ENVI上机指导(三)
RMS er; ( y ′ − y ) 2
5.
重采样 由于计算后（x，y）多数不在原图的像元中心处，因此必须重新计算新位置的亮度值。
一般来说，新点的亮度值介于邻点亮度值之间，所以常用内插法。通常有三种方法：最近邻 法，双向线形内插法和三次卷积内插法 。 1) 最近邻法，是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法得有点是输出图像仍然保持着 原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成 输出图像中某些地物的不连贯。 2）双线性内插，是使用临近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重， 进行现行内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的 输出图像，缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起一些问题。 3）三次卷积内插，使用周围的16个像元值，用三次卷积函数进行内插，这种方法对边 缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，仍然破坏了原来的像元值，且计算量较大。 本次实习采用的重采样的方法为最近邻法。优点为: A．不引入新的像元值 ，适合分类 前使用；B．有利于区分植被类型，确定湖泊浑浊程度，温度等；C．计算简单，速度快。 缺点:最大可产生半个像元的位置偏移,改变了像元值的几何连续性，原图中某些线状特征会 被扭曲或变粗成块状。 6. 数据说明： 1) 待配准影像：TM影像（bldr_tm.img）。 2) 基准影像：SPOT影像（bldr_sp.img）。
3）n次多项式，控制点的最少数目m = (n + 1) (n + 2)/2，但选取最少数目控制点来校正 图像，效果往往不好，所以控制点的个数要多于最低数，而且，地面控制点应尽可能在整幅 影像内均匀分布。 3. 建立多项式纠正模型、求解系数并估算精度 地面控制点确定后，就要在图像上的像元坐标（u，v）和参考图像或地图上的坐标（x， y）建立关系式。通常又称为多项式纠正模型，从理论上任何曲面都能以适当的高次多项式 来拟合。其数学表达式为
基于改进SIFT算法的视频序列图像配准
基于改进SIFT算法的视频序列图像配准汪道寅;胡访宇【摘要】针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法.距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系.将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2011(041)002【总页数】4页(P16-18,24)【关键词】SIFT;图像配准;视频序列;参数自适应;相邻平行性约束【作者】汪道寅;胡访宇【作者单位】中国科学技术大学,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学,安徽,合肥,230027【正文语种】中文【中图分类】TN391.90 引言图像配准技术是图像融合和图像重建等应用的前提,是不可缺少的关键步骤。
图像配准可分为基于特征和基于区域的配准,其基本步骤为特征检测、特征匹配、匹配函数设计和图像的变换及重采样[1]。
图像配准在医学、遥感和目标识别等众多图像分析领域得到了广泛地应用,是图像处理领域中研究的热点。
尺度不变特征SIFT是由David Lowe于1999年提出,并于2004年总结完善[2]。
SIFT匹配算法主要可分为特征检测、特征描述和特征匹配3个部分。
Mikolajczyk 和 Schmid通过对比 SIFT、PCA-SIFT、Steerable Filter和Moment Invariants 等数10种特征描述后指出[3],SIFT是目前最为有效地特征检测算子。
SIFT算法存在需要完善的地方,如匹配部分的部分阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效的剔除。
针对以上问题提出相应改进,并将其应用到视频序列图像的配准当中。
实验表明,改进算法实现了更有效的配准。
总结图像配准算法
图像配准定义为：对从不同传感器、不同时相、不同角度所获得的两幅或多 幅图像进行最佳匹配的处理过程⑵。
图像配准需要分析各分量图像上的几何畸 变，然后采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系统中。
在配准过程中，通 常取其中的一幅图像作为配准的标准， 称之为参考图像；另一幅图像作为配准图 像。
图1-2图像配准方法分类特征空间 搜索策略 相似性度量 刚性变换仿射变换投影变换多项式变换局部变换灰度特征 区域特征 线特征 点特征 穷尽搜索 逐级求精 树图匹配 动态规划 互相关函数 绝对差和 相位相关 Hausdorff 距 手工配准 半自动配准 自动配准图1-1图像配准的基本流程搜索空间根据配准使用的特征，图像配准的方法大致可分为三类：（1）基于图像灰度的配准算法。
首先从参考图像中提取目标区作为配准的模板，然后用该模板在待配准图像中滑动，通过相似性度量（如相关系数法、差的平方和法、差的绝对值法、协方差法）来寻找最佳匹配点。
（2）基于图像特征的配准算法。
该算法是以图像中某些显著特征（点、线、区域）为配准基元，算法过程分为两步：特征提取和特征匹配。
首先从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集。
然后在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。
对于非特征像素点利用插值等方法作处理推算出对应匹配关系，从而实现两幅图像之间逐像素的配准。
（3）基于对图像的理解和解释的配准算法。
这种配准算法不仅能自动识别相应像点，而且还可以由计算机自动识别各种目标的性质和相互关系，具有极高的可靠性和精度。
这种基于理解和解释的图像配准涉及到诸如计算机视觉、模式识别、人工智能等许多领域。
不仅依赖于这些领域中理论上的突破，而且有待于高速度并行处理计算机的研制。
从自动化角度来看，可以将配准过程分为自动、半自动和手动配准。
存在问题：如何提高图像的配准速度将是大范围遥感图像自动配准问题的要点；选取何种自动配准方案以保证图像的配准精度将是大范围遥感图像自动配准问题的另一要点。
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目录表的”显示表”(display tab)和”源表”(source tab)
目录表的下方有display和source两个可选的页面,见下图
Display 显示图层的顺序,并且 可以改变图层的顺序.
Source
则显示此图层文件所 在的存储路径,在此页 面上不能变更图层的 顺序.
display tab
• 再回到待配图选第二个点继续，直至选够足够的点为止。 然后保存配准结果。然后再对配好的图像（即第二幅图）进行重采样 （方法同前）
下表是要存的配准表，后图是配准后的图（四个点），每个点可以 看到红绿两个重叠十字。并将此结果存储(save)
2.6投影坐标的转换 利用工具箱可实现一种投影坐标向 另一种投影坐标的转换 对于矢量图 点击工具箱
这是以m为单位的控制点(对于Gauss Kruger投影)
注意:当输入坐标后,图像因为坐标改变会消失,此时只要右击 键,在下面的窗口中选full extent,图像又会复位
• 重采样（Rectify) 点击配准工具菜单Georeferencing在下拉菜单中选Rectify 见左下图，出现右下图的保存重采样图像窗口，选择重采 样类型（Resample Type)，和确定栅格的大小（Cell Size) 后OK
ArcMap实习
南京林业大学 彭世揆编 仅供学习参考
ArcGIS9 是 美 国 环 境 系 统 研 究 所 （ Environment System Research Institute ， ESRI ）开发的新一代 GIS软件，是世界上应用广泛的GIS软件之一。 ArcGIS9由ESRI在 2004年推出，是一个统一的地理信 息系统平台，由数据服务器 ArcSDE 及 4 个基础框架组 成：桌面软件 Desktop、服务器 GIS、嵌入式 GIS和移 动GIS组成。见后图 ArcMap是ArcGIS Desktop中一个主要的应用程序。
这是导入的shp文件
这是导入的栅格图像文件(tif格式)
也可点击Tools->ArcCatalog,如右图或在工具栏点击图标 将用鼠标左键将文件拖入目录表中
2.存储
存储图层
可将在目录表的图层 存储为
***.lyr 文件. 在图层名上右击键后 在菜单上点击
Sav as layer as …
存储图(map)文件 Arcmap的图(map)文件 的扩展名为***.mxd 它类似于arcview的 project文件,将现行 arcmap中的所有图层,图 表,布局等存储于其中. 点击图标 或file->save后在相继出 现的窗口中命名存储即 可
2.5 两幅图像的配准
在Layer 上加载此两幅图像:已配好的图像即目标图像（Target image） 和待配图像即参照图像（Georeference )。在目录表栏内右击目标图 像在下拉菜单中选Zoom to Layer. 如左下图.将其放大到适当大小。再 在配准工具条上的Layer上选待配图像（本例是zslxb.tif)，见下图，并 点击此图像（用配准工具条中的fit display，见右下图)，并将其缩放 到适当大小。见后图。
1.2 数据的导入和存储
Arcmap的图的建立是从导入图层文件开始的. 2.增加图层(数据) 点击图标 或由菜单上file->add data ,见右图
或在目录表的的图层上右击键见下图
在下面的窗口中选所需的数据文件.可以是shp文 件,coverage 文件,图像(image 栅格)文件(tif 或jpg)等
2.3 用Data frame properties 确定坐标投影单位.有两种方法: 可在图像上右击鼠标出现右下窗口，也可点击View->Data frame properties后如d左下图得到右下窗口
2.4选择控制点（GCP） 选择控制点进行配准主要是对配准工具条Georeferencing 进行操作。点击工具条右端的增加控制点图标 ，然后在 选点上点击（双击),点击后
点击view->table of contents,如右图又可恢复 它的显示.
数据框图(data frame) 数据框图在目录表中是一组图层.这些图层可以组织起来一起显示. 为了便于比较图层和插图可以有多个数据框图,但每次只有一个图框 是活动的.活动图框架的名字加重突出显示.增加图层总是增加在活 动图框里.
实习1
ARCmap 简介和数据导入
1.1 arcmap简介
Arcmap 是arcgis 桌面版本(desktop)的核心,是GIS的一个应用软件.用于 图的组织管理,图的编辑和图的分析.Arcmap 提供图版(layout),可对图 图表,比例尺,图例,指北针等图的构件进行布局,此外提供层视图可对图 进行多种任务的编辑和分析,完成一系列先进的GIS任务. 它由三大模块组成，分别是：ArcMap, ArcCatalog和ArcToolbox。
Data Management Tools-> Projections and Transform-> Features->project
在此窗口内输入要转换的矢量文件名和坐标系（这里 是北京54）以及要转入的坐标系（西安80)即可转换
对于栅格图像 点击工具箱 Data Management Tools-> Projections and Transform-> Raster->project Raster
在Spatiol Reference 上点击edit
选择select
选projected coordnate systems
再选Gauss Kruger
选Beijing1954
选地形图所处的带号(此例为3度带的40带)
确定后的信 息显示
确定
2.2 点击图标 或在table of contents（以下称目录表）栏内右击鼠标在出 现的下拉菜单中点击ADD DATA后，在AddData窗口中， 将栅格图像添加在图层上，如左图和右图。此例中我们选 中山陵的栅格图像，结果如后图
Arcmp其主要任务是:
1.可视化:对地理数据的分布,趋势,空间布局和发展的可视.
2.创建:创建各类图. 3.解析:回答在何处,是什么,有多少等问题,邦你更好进行决策. 4.显示和提交成果 5.发展:提供用户环境,研发用户需要的界面.
图层(layers):图的地理信息是作为图层显示的,一个图层代表一种 特定的数据类型(点,线,面),类似于arcview中的theme(主题),如城 镇位置(点),河流或道路(线),地类或森林类型图班(面)等.
ArcMap是ArcGIS Desktop中一个主要的应用程序。 ArcCatalog模块就仿佛是空间数据的一个资源管理器。 ArcToolbox提供了极其丰富的地学数据处理工具，包括160多个简 单易用的工具 此外还有Arcscene用于三维空间显示和分析
Arccatalog
Arctoolbox
在此窗口内输入要转换的栅格文件名和坐标系（这里 是北京54）以及要转入的坐标系（西安80)即可转换
• 在待配图上用增加控制点（Add control point) 图标选控制点并点击 一次,此点显示绿色且有线相连，如图。然后在目录表上右击目标图像， 在菜单上选Zoom to layer,如后图。
点击后，在目标图上用增加控制点图标在此图 相同的位置上点击，此点显示红色。此时如打 开控制点连结表，目标图上此点的坐标会自动 添加在表的X map 和 Y map 上，见后图。
图层出现在arcmap的目录表上.图层可进一步组织成数据框图 ( data frame).(见后图)
目录表(table of contents)
目录表列出了所有的图层,并且告诉我们每个图层代表什么?每个 图层的有一个可选框(check box),指示此图层是否显示.
目录表中的图层上下顺序反映图层在图中的叠合顺序,图层在目 录表位置可以上下移动 点目录表右上角上的 可关闭目录表,如右图
source tab
实习二、配准（Georeferencing)
在配准前先用 View->Toolbar装 上配准工具条 Georeferencing
下面用红线标出的是配准工具条
2.1设置栅格图像的投影坐标系
点击Tools-> ArcCatalog,如右图 或在工具栏点击图标
在要配准的栅格文件名上见后图。
• 然后再点击工具条右端的View link table 会出现下面的link table , 在此表的x Map 和 y Map 栏内输入此点相应的地理坐标，如下图。表 右上角的 可用来删除控制点。左下角的两个键可用来载入和保存 此表。表中的变换公式为一次多项式（First Order polynomial)如表的 下栏所示。这意味着需要至少3个控制点拟合变换方程。另外每个点 的残差（Residual）总均方残差（Total RMS）在每个控制点最后一栏 和右下角显示。