exponenta event banner

MeanSquares

Метрическая настройка среднеквадратичной погрешности

Описание

Объект MeanSquares описывает метрическую настройку среднеквадратичной погрешности, которую вы передаете функциональному imregister, чтобы решить регистрационные проблемы изображений.

Создание

Можно создать объект MeanSquares с помощью следующих методов:

  • imregconfig — Возвращает объект MeanSquares, соединенный с соответствующим оптимизатором для регистрации мономодальных изображений

  • Ввод

    metric = registration.metric.MeanSquares;
    на командной строке создает объект MeanSquares

Примеры

свернуть все

Создайте объект MeanSquares и используйте его, чтобы указать два изображения с подобной яркостью и контрастом.

Считайте ссылочное изображение и создайте незарегистрированную копию.

fixed  = imread('pout.tif');
moving = imrotate(fixed, 5, 'bilinear', 'crop');

Просмотрите неправильно выровненные изображения.

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

Создайте метрический объект настройки, подходящий для регистрации мономодальных изображений.

metric = registration.metric.MeanSquares
metric = 
  registration.metric.MeanSquares

  This class has no properties.

Создайте объект настройки оптимизатора.

optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent;

Измените метрическую настройку, чтобы получить больше точности.

optimizer.MaximumIterations = 300;
optimizer.MinimumStepLength = 5e-4;

Выполните регистрацию.

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

Просмотрите зарегистрированные изображения.

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

Советы

  • Метрика средних квадратичных является поэлементным различием между двумя входными изображениями. Идеальное значение является нулем. Можно исследовать вычисленные значения среднеквадратичной погрешности, если вы включаете 'DisplayOptimization', когда вы вызываете imregister. Например, movingRegistered = imregister(moving,fixed,'rigid',optimizer,metric,'DisplayOptimization',true);

Алгоритмы

Метрика подобия средних квадратичных изображений вычисляется путем обработки на квадрат различию соответствующих пикселей в каждом изображении и взятия среднего значения различий в квадрате.

Представленный в R2012a