Создайте оптимизатор и метрику для основанной на интенсивности регистрации изображений

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 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 сценарийМетрикаОптимизатор
МономодальныйMeanSquaresRegularStepGradientDescent
МногомодальныйMattesMutualInformationOnePlusOneEvolutionary

Использование 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.

Смотрите также

|

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте