Оценка геометрического преобразования, которое выравнивает два 2-D или 3-D изображения
tform = imregtform(moving,fixed,transformType,optimizer,metric)moving с фиксированным изображением fixed. transformType - строковый скалярный или символьный вектор, определяющий тип преобразования для оценки. optimizer - это объект, описывающий метод оптимизации метрики. metric - объект, определяющий количественную меру подобия между изображениями для оптимизации. Продукция tform - объект геометрического преобразования, отображающий moving кому fixed.
tform = imregtform(moving,Rmoving,fixed,Rfixed,transformType,optimizer,metric)Rmoving и Rfixed укажите объекты пространственных ссылок, связанные с moving и fixed изображения. Продукция tform - объект геометрического преобразования в единицах, определяемых объектами пространственной ссылки; Rmoving и Rfixed.
tform = imregtform(___,Name,Value)
Прочитайте два изображения. В этом примере используются два магнитно-резонансных (МРТ) изображения колена. Фиксированное изображение представляет собой спинное эхо-изображение, а движущееся изображение представляет собой спинное эхо-изображение с инверсионным восстановлением. Два сагиттальных фрагмента были получены одновременно, но немного не выровнены.
fixed = dicomread('knee1.dcm'); moving = dicomread('knee2.dcm');
Просмотр несовпадающих изображений.
imshowpair(fixed, moving,'Scaling','joint')
Создайте оптимизатор и метрику, установив модальность как 'multimodal' поскольку изображения поступают от различных датчиков.
[optimizer, metric] = imregconfig('multimodal')optimizer =
registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary
Properties:
GrowthFactor: 1.050000e+00
Epsilon: 1.500000e-06
InitialRadius: 6.250000e-03
MaximumIterations: 100
metric =
registration.metric.MattesMutualInformation
Properties:
NumberOfSpatialSamples: 500
NumberOfHistogramBins: 50
UseAllPixels: 1
Настройте свойства оптимизатора, чтобы задача сходилась на глобальных максимумах и допускала больше итераций.
optimizer.InitialRadius = 0.009; optimizer.Epsilon = 1.5e-4; optimizer.GrowthFactor = 1.01; optimizer.MaximumIterations = 300;
Найдите геометрическое преобразование, отображающее регистрируемое изображение (moving) к опорному изображению (fixed).
tform = imregtform(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric)tform =
affine2d with properties:
T: [3x3 double]
Dimensionality: 2
Применить преобразование к регистрируемому изображению (moving) с использованием imwarp функция. В примере используется 'OutputView' параметр для сохранения мировых пределов и разрешающей способности эталонного изображения при формировании преобразованного изображения.
movingRegistered = imwarp(moving,tform,'OutputView',imref2d(size(fixed)));Просмотр зарегистрированных изображений.
figure imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint')
При наличии пространственной ссылочной информации важно предоставить эту информацию imregtform, используя объекты пространственных ссылок. Эта информация помогает imregtform более быстрое сближение для получения лучших результатов, поскольку можно рассмотреть различия в масштабе.
Оба imregtform и imregister использовать один и тот же алгоритм регистрации. imregister выполняет дополнительный этап повторной выборки moving для получения зарегистрированного выходного изображения из оценки геометрического преобразования, вычисленной imregtform. Использовать imregtform когда требуется доступ к связывающему геометрическому преобразованию moving кому fixed. Использовать imregister когда требуется зарегистрированное выходное изображение.
Получение хороших результатов от регистрации изображения на основе оптимизации обычно требует изменения настроек оптимизатора и/или метрики для пары регистрируемых изображений. imregconfig функция предоставляет конфигурацию по умолчанию, которая должна рассматриваться только как начальная точка. См. выходные данные imregconfig для получения дополнительной информации о различных параметрах, которые могут быть изменены.