Оцените геометрическое преобразование, которое выравнивает два 2-D изображения с помощью корреляции фазы
tform = imregcorr(moving,Rmoving,fixed,Rfixed)moving, с ссылкой изображением, fixed. Rmoving и Rfixed являются пространственными объектами привязки, которые содержат пространственную информацию о moving и fixed изображения, соответственно. Объект преобразования вернулся, tform, определяет отображение точек в мировой системе координат.
tform = imregcorr(___,transformType)transformType.
tform = imregcorr(___,'Window',window)window как true. Однако, если общие функции на изображениях ориентированы по краям, установка window на false иногда может предоставить превосходные результаты регистрации.
Чтение ссылки изображения в рабочую область.
fixed = imread('cameraman.tif');Создайте синтетическое движущееся изображение путем масштабирования и поворота фиксированного изображения.
theta = 20; S = 2.3; tform = affine2d([S.*cosd(theta) -S.*sind(theta) 0; ... S.*sind(theta) S.*cosd(theta) 0; ... 0 0 1]); moving = imwarp(fixed,tform); moving = moving + uint8(10*rand(size(moving)));
Отобразите фиксированное и движущееся изображение рядом друг с другом.
imshowpair(fixed,moving,'montage')
Оцените преобразование, необходимое для выравнивания изображений с помощью imregcorr.
tformEstimate = imregcorr(moving,fixed);
Примените расчетное геометрическое преобразование к движущемуся изображению. Этот пример использует 'OutputView' параметр для получения зарегистрированного изображения того же размера и с теми же мировыми пределами, что и ссылкой изображение.
Rfixed = imref2d(size(fixed));
movingReg = imwarp(moving,tformEstimate,'OutputView',Rfixed);Просмотрите оригинальное изображение и зарегистрированное изображение один за другим, чтобы проверить регистрацию. Затем просмотрите зарегистрированное изображение, наложенное на оригинал, используя 'falsecolor' опция выделения любых областей, где изображения различаются.
imshowpair(fixed,movingReg,'montage')
imshowpair(fixed,movingReg,'falsecolor');
Если ваше изображение имеет тип double, можно достичь улучшения эффективности путем приведения изображения к single с im2single перед регистрацией. Входные изображения type double заставить алгоритм вычислить БПФ в double.
[1] Reddy, B. S. and Chatterji, B. N., An FFT- Метода для перевода, ротации и регистрации инвариантных Изображений шкал, транзакции IEEE по обработке Изображение, том 5, № 8, август 1996