Подходы к регистрации изображений
Регистрация изображений является процессом выравнивания двух или больше изображений той же сцены. Этот процесс включает обозначение одного изображения как ссылочное изображение, также названное фиксированным изображением и применением геометрических преобразований или локальных смещений к другим изображениям так, чтобы они выровнялись со ссылкой. Изображения могут быть неправильно выровнены по ряду причин. Обычно изображения получены при переменных условиях, которые могут изменить перспективу камеры или содержимое сцены. Неточное совмещение может также следовать из искажений линзы и датчика или различий между устройствами захвата изображения.
Регистрация изображений часто используется в качестве предварительного шага в других приложениях для обработки изображений. Например, можно использовать регистрацию изображений, чтобы выровнять спутниковые снимки или медицинские изображения, полученные с различной диагностической модальностью, такой как MRI и SPECT. Регистрация изображений позволяет вам сравнить типичные функции в различных изображениях. Например, вы можете обнаружить, как река мигрировала, как область стала лавинно рассылаемой, или отображается ли опухоль в изображении SPECT или MRI.
Image Processing Toolbox™ предлагает три регистрационных подхода изображений: интерактивное приложение Registration Estimator, основанная на интенсивности автоматическая регистрация изображений и регистрация контрольной точки. Computer Vision Toolbox™ предлагает автоматизированное выявление признаков и соответствие.
| Возможность | Приложение Registration Estimator | Основанная на интенсивности автоматическая регистрация изображений | Регистрация контрольной точки | Автоматизированное выявление признаков и соответствие (требует Computer Vision Toolbox), |
|---|---|---|---|---|
| Интерактивная регистрация | X | |||
| Автоматизированная основанная на интенсивности регистрация | X | X | ||
| Автоматизированное выявление признаков | X | X | ||
| Ручной выбор признаков | X | |||
| Автоматизированное соответствие функции | X | X | X | |
| Нетвердое преобразование | X | X | X | |
| Полностью автоматический рабочий процесс | X | X | ||
| Поддерживает 3-D изображения | X |
Приложение Registration Estimator
Приложение Registration Estimator позволяет вам указать 2D изображения в интерактивном режиме. Можно сравнить различные регистрационные методы, настройки мелодии, и визуализировать зарегистрированное изображение. Приложение обеспечивает количественные показатели качества, и это возвращает зарегистрированное изображение и матрицу преобразования. Приложение также генерирует код с вашим выбранным регистрационным методом и настройками, таким образом, можно применить идентичное преобразование к повторным изображениям.
Приложение Registration Estimator предлагает шесть основанных на функции методов, три основанных на интенсивности метода и один нетвердый регистрационный метод. Для более подробного сравнения доступных методов смотрите Методы, Поддержанные Приложением Registration Estimator.
Основанная на интенсивности автоматическая регистрация изображений
Основанная на интенсивности Автоматическая Регистрация Изображений сопоставляет пиксели в каждом изображении на основе относительных шаблонов интенсивности. Можно указать и мономодальные и многомодальные пары изображений, и можно указать 2D и 3-D изображения. Этот подход полезен для:
Регистрация большого количества изображений
Автоматизированная регистрация
Чтобы указать изображения с помощью основанного на интенсивности метода, используйте imregister и задайте тип геометрического преобразования, чтобы примениться к движущемуся изображению. imregister итеративно настраивает преобразование, чтобы оптимизировать подобие двух изображений.
В качестве альтернативы можно оценить локализованное поле смещения и применить нетвердое преобразование к движущемуся изображению с помощью imregdemons.
Регистрация контрольной точки
Регистрация Контрольной точки позволяет вам выбрать типичные функции в каждом изображении вручную. Регистрация контрольной точки полезна когда:
Вы хотите приоритизировать выравнивание определенных функций, а не целый набор функций, обнаруженных с помощью автоматизированного выявления признаков. Например, при регистрации двух медицинских изображений, можно фокусировать выравнивание на желаемых анатомических функциях, и игнорирование совпадало с функциями, которые соответствуют менее информативным анатомическим структурам.
Изображения повторили шаблоны, которые обеспечивают неясное отображение с помощью автоматизированного соответствия функции. Например, фотографии созданий со многими окнами или воздушные фотографии городских улиц с координатной сеткой, имеют много подобных функций, которые сложны, чтобы сопоставить автоматически. В этом случае ручной выбор пар контрольной точки может обеспечить более ясное отображение функций, и таким образом лучшее преобразование, чтобы выровнять характерные точки.
Регистрация контрольной точки может применить много типов преобразований к движущемуся изображению. Глобальные преобразования, которые действуют на целое изображение однородно, включают аффинные, проективные, и полиномиальные геометрические преобразования. Нетвердые преобразования, которые действуют на локальные области, включают кусочные линейные и локальные преобразования взвешенного среднего.
Используйте Инструмент Выбора Контрольной точки, чтобы выбрать контрольные точки. Начните инструмент с cpselect.
Автоматизированное выявление признаков и соответствие
Автоматизированное Выявление признаков и Экстракция (Computer Vision Toolbox) обнаруживают функции, такие как углы и блобы, совпадают с соответствующими функциями в перемещении и зафиксированных изображениях, и оценивают, что геометрическое преобразование выравнивает совпадающие функции.
Для примера смотрите, Находят Поворот изображения и Шкалу Используя Автоматизированную Функцию, Совпадающую (с Computer Vision Toolbox). У вас должен быть Computer Vision Toolbox, чтобы использовать этот метод.
Примечание
Приложение Registration Estimator предлагает шесть основанных на функции методов, чтобы указать одну пару изображений. Однако приложение не обеспечивает автоматизированный рабочий процесс, чтобы указать повторные изображения.