MeanSquares

Метрическая настройка среднеквадратичной погрешности

Описание

MeanSquares объект описывает метрическую настройку среднеквадратичной погрешности, которую вы передаете функции imregister решать регистрационные задачи изображений.

Создание

Можно создать MeanSquares объект с помощью следующих методов:

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

  • Ввод

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

Примеры

свернуть все

Создайте MeanSquares объект и использование это, 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
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте