Можно передать метрику подобия изображений и метод оптимизатора к imregister. Метрика подобия изображений берет два изображения и возвращает скалярное значение, которое описывает, насколько подобный изображения. Оптимизатор, который вы передаете imregister, задает методологию для минимизации или максимизации метрики подобия.
imregister поддержки две метрики подобия:
Матовые стекла взаимная информация
Среднеквадратическая ошибка
Кроме того, imregister поддержки два метода для оптимизации метрики изображений:
Один плюс один эволюционный
Регулярный градиентный спуск шага
Можно передать любую комбинацию метрики и оптимизатора к imregister, но некоторые пары лучше подходят для некоторых классов изображений. Обратитесь к таблице для справки, выбрав соответствующую начальную точку.
| Получите сценарий | Метрика | Оптимизатор |
|---|---|---|
| Мономодальный | MeanSquares | RegularStepGradientDescent |
| Многомодальный | MattesMutualInformation | OnePlusOneEvolutionary |
Используйте imregconfig создать метрику по умолчанию и оптимизатор для сценария получения за один шаг. Например, следующая команда возвращает оптимизатор и метрические объекты, подходящие для регистрации мономодальных изображений.
[optimizer,metric] = imregconfig('monomodal');В качестве альтернативы можно создать объекты индивидуально. Это позволяет вам создать альтернативные комбинации, чтобы решить определенные регистрационные проблемы. Следующий код создает тот же мономодальный оптимизатор и метрическую комбинацию.
optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent(); metric = registration.metric.MeanSquares();
Получение хороших результатов основанной на оптимизации регистрации изображений может потребовать оптимизатора изменения или метрических настроек. Для примера того, как изменить и использовать метрику и оптимизатор с imregister, смотрите Регистр Многомодальные Изображения MRI.