exponenta event banner

Создание оптимизатора и метрики для регистрации изображений на основе интенсивности

Можно передать метрику подобия изображения и метод оптимизатора в imregister. Метрика подобия изображения принимает два изображения и возвращает скалярное значение, описывающее сходство изображений. Оптимизатор, которому вы передаете imregister определяет методику минимизации или максимизации показателя подобия.

imregister поддерживает две метрики подобия:

  • Взаимная информация Mattes

  • Среднеквадратичная ошибка

Кроме того, imregister поддерживает два метода оптимизации метрики изображения:

  • Эволюция «один плюс один»

  • Регулярный градиентный спуск шага

Можно передать любую комбинацию метрики и оптимизатора в imregister, но некоторые пары лучше подходят для некоторых классов изображений. Для получения справки по выбору соответствующей начальной точки см. таблицу.

Сценарий захватаМетрикаОптимизатор
МономодальныйMeanSquaresRegularStepGradientDescent
МногомодальныйMattesMutualInformationOnePlusOneEvolutionary

Использовать imregconfig для создания метрики по умолчанию и оптимизатора для сценария захвата за один шаг. Например, следующая команда возвращает объекты оптимизатора и метрики, подходящие для регистрации мономодальных изображений.

[optimizer,metric] = imregconfig('monomodal');

Кроме того, объекты можно создавать по отдельности. Это позволяет создавать альтернативные комбинации для решения конкретных проблем регистрации. Следующий код создает одну и ту же комбинацию мономодального оптимизатора и метрики.

optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent();
metric = registration.metric.MeanSquares();

Получение хороших результатов при регистрации изображения на основе оптимизации может потребовать изменения параметров оптимизатора или метрики. Пример изменения и использования метрики и оптимизатора с помощью imregister, см. Регистрация мультимодальных изображений МРТ.

См. также

|