MattesMutualInformation

Матовые стекла взаимная информационная метрическая настройка

расширьте все на странице

Описание

Объект MattesMutualInformation описывает взаимную информационную метрическую настройку, которую вы передаете функциональному imregister, чтобы решить регистрационные проблемы изображений.

Создание

Можно создать объект MattesMutualInformation с помощью следующих методов:

  • imregconfig — Возвращает объект MattesMutualInformation, соединенный с соответствующим оптимизатором для регистрации многомодальных изображений

  • Ввод 

    metric = registration.metric.MattesMutualInformation;
    на командной строке создает объект MattesMutualInformation с настройками по умолчанию

Свойства

развернуть все

Количество пространственных выборок раньше вычисляло взаимную информационную метрику, заданную как положительный целочисленный скаляр. NumberOfSpatialSamples задает количество случайных пикселей использование imregister, чтобы вычислить метрику. Ваши регистрационные результаты более восстанавливаемы (за счет производительности), когда вы увеличиваете это значение. imregister только использует NumberOfSpatialSamples когда UseAllPixels = 0 (false).

Типы данных: double | single | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | int8 | int16 | int32 | int64

Количество интервалов гистограммы раньше вычисляло взаимную информационную метрику, заданную как положительный целочисленный скаляр. NumberOfHistogramBins задает количество интервалов использование imregister, чтобы вычислить гистограмму совместного распределения. Минимальным значением является 5.

Типы данных: double | single | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | int8 | int16 | int32 | int64

Опция, чтобы вычислить метрику с помощью всех пикселей в области перекрытия изображений при вычислении взаимной информационной метрики, заданной как логический скаляр.

Можно достигнуть значительно лучшей производительности, если вы устанавливаете это свойство на 0 (false). Когда UseAllPixels = 0, свойство NumberOfSpatialSamples управляет количеством случайных пиксельных местоположений что использование imregister, чтобы вычислить метрику. Результаты вашей регистрации не могут быть восстанавливаемыми когда UseAllPixels = 0. Это вызвано тем, что imregister выбирает случайное подмножество пикселей от изображений, чтобы вычислить метрику.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте объект MattesMutualInformation и используйте его, чтобы указать два изображения MRI колена, которые были получены с помощью различных протоколов.

Считайте изображения в рабочую область. Изображения многомодальны, потому что у них есть различная яркость и контраст.

fixed  = dicomread('knee1.dcm');
moving = dicomread('knee2.dcm');

Просмотрите неправильно выровненные изображения.

figure
imshowpair(fixed, moving,'Scaling','joint');

Создайте объект настройки оптимизатора, подходящий для регистрации многомодальных изображений.

optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary;

Создайте метрический объект настройки, подходящий для регистрации многомодальных изображений.

metric = registration.metric.MattesMutualInformation
metric = 
  registration.metric.MattesMutualInformation

  Properties:
    NumberOfSpatialSamples: 500
     NumberOfHistogramBins: 50
              UseAllPixels: 1

Настройте свойства оптимизатора так, чтобы проблема сходилась на глобальные максимумы. Увеличьте число итераций, которые оптимизатор будет использовать, чтобы решить проблему.

optimizer.InitialRadius = 0.009;
optimizer.Epsilon = 1.5e-4;
optimizer.GrowthFactor = 1.01;
optimizer.MaximumIterations = 300;

Выполните регистрацию.

movingRegistered = imregister(moving,fixed,'affine',optimizer,metric);

Просмотрите зарегистрированные изображения.

figure
imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint');

Советы

  • Большие значения взаимной информации соответствуют лучшим регистрационным результатам. Можно исследовать вычисленные значения Матовых стекол взаимная информация, если вы включаете 'DisplayOptimization', когда вы вызываете imregister, например:

    movingRegistered = imregister(moving,fixed,'rigid',optimizer,metric,'DisplayOptimization',true);

Алгоритмы

Взаимные информационные метрики являются информацией теоретические методы для измерения, как связанные две переменные. Эти алгоритмы используют объединенное распределение вероятностей выборки пикселей от двух изображений, чтобы измерить уверенность, которую значения одного набора пикселей сопоставляют с подобными значениями в другом изображении. Этой информацией являются количественные показатели того, насколько подобный изображения. Высокая взаимная информация подразумевает большое сокращение неуверенности (энтропия) между этими двумя дистрибутивами, сигнализируя, что изображения, вероятно, лучше выравниваются.

Матовые стекла взаимный информационный алгоритм используют один набор пиксельных местоположений на время оптимизации, вместо того, чтобы чертить новый набор в каждой итерации. Количество выборок раньше вычисляло оценки плотности вероятности, и количество интервалов, используемых, чтобы вычислить энтропию, оба можно выбрать пользователь. Крайняя и объединенная функция плотности вероятности оценена в однородно расположенных с интервалами интервалах с помощью выборок. Энтропийные значения вычисляются путем подведения итогов по интервалам. Нулевой порядок и третий порядок ядра B-сплайна используются, чтобы вычислить функции плотности вероятности фиксированных и движущихся изображений, соответственно [1].

Ссылки

[1] Rahunathan, Смрити, Д. Стредни, П. Шмэлброк и Б.Д. Климер. Отобразите Регистрацию Используя Твердую Регистрацию и Максимизацию Взаимной информации. Плакат, представленный в: MMVR13. 13-я Ежегодная Медицина Соответствует Конференции по Виртуальной реальности; 2005 26-29 января; Лонг-Бич, Приблизительно

[2] D. Матовые стекла, Д.Р. Хейнор, Х. Весселл, Т. Льюеллен и В. Юбенк. "Нетвердая мультимодальность отображает регистрацию". (Бумага продолжений).Medical Обработка изображений 2001: Обработка изображений. Публикации SPIE, 3 июля 2001. стр 1609–1620.

Смотрите также

Функции

Объекты

Темы

Представленный в R2012a

Документация Image Processing Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте