Можно передать метрику подобия изображения и метод оптимизатора в imregister. Метрика подобия изображения делает два изображения и возвращает скалярное значение, которое описывает, насколько похожи изображения. Оптимизатор, которому вы передаете imregister определяет методологию минимизации или максимизации метрики подобия.
imregister поддерживает две метрики подобия:
Взаимная информация Mattes
Средняя квадратичная невязка
В сложение, imregister поддерживает два метода оптимизации метрики изображения:
Эволюция «один плюс один»
Регулярный шаг градиентного спуска
Вы можете передать любую комбинацию метрики и оптимизатора imregister, но некоторые пары лучше подходят для некоторых классов изображений. Для получения справки по выбору подходящей начальной точки см. таблицу.
| Сценарий захвата | Метрика | Оптимизатор |
|---|---|---|
| Мономодальный | MeanSquares | RegularStepGradientDescent |
| Многомодальный | MattesMutualInformation | OnePlusOneEvolutionary |
Использовать imregconfig чтобы создать метрику по умолчанию и оптимизатор 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, можно создавать объекты по отдельности. Это позволяет создавать альтернативные комбинации для решения конкретных проблем регистрации. Следующий код создает те же мономодальный оптимизатор и метрическую комбинацию.
optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent(); metric = registration.metric.MeanSquares();
Получение хороших результатов от регистрации изображений на основе оптимизации может потребовать изменения параметров оптимизатора или метрики. Для примера того, как изменить и использовать метрику и оптимизатор с imregister, см. «Регистрация мультимодальных изображений МРТ».