Регулярная настройка оптимизатора спуска градиента шага
Объект RegularStepGradientDescent описывает регулярную настройку оптимизации спуска градиента шага, которую вы передаете функциональному imregister, чтобы решить регистрационные проблемы изображений.
Можно создать объект RegularStepGradientDescent с помощью следующих методов:
imregconfig — Возвращает объект RegularStepGradientDescent, соединенный с соответствующей метрикой для регистрации мономодальных изображений
Ввод
metric = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent;
RegularStepGradientDescent с настройками по умолчаниюСоздайте объект RegularStepGradientDescent 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 объект настройки оптимизатора, подходящий для регистрации мономодальных изображений.
optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent
optimizer =
registration.optimizer.RegularStepGradientDescent
Properties:
GradientMagnitudeTolerance: 1.000000e-04
MinimumStepLength: 1.000000e-05
MaximumStepLength: 6.250000e-02
MaximumIterations: 100
RelaxationFactor: 5.000000e-01
Создайте метрический объект настройки.
metric = registration.metric.MeanSquares;
Измените настройку оптимизатора, 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');
Регулярная оптимизация спуска градиента шага настраивает параметры преобразования так, чтобы оптимизация следовала за градиентом метрики подобия изображений в направлении экстремального значения. Это использует шаги постоянной длины вдоль градиента между вычислениями, пока градиент не изменяет направление. На данном этапе длина шага уменьшается на основе RelaxationFactor, который половины длина шага по умолчанию.