Регистрация изображений на основе интенсивности
moving_reg = imregister(moving,fixed,transformType,optimizer,metric)moving, так что он зарегистрирован на ссылку изображении, fixed. transformType определяет тип выполняемого преобразования. metric определяет количественную меру подобия между изображениями для оптимизации. optimizer описывает метод оптимизации метрики. Функция возвращает зарегистрированное изображение, moving_reg.
[ преобразует пространственно-ссылочное изображение moving_reg,R_reg]
= imregister(moving,Rmoving,fixed,Rfixed,transformType,optimizer,metric)moving так, чтобы он был зарегистрирован на пространственно привязанном изображении fixed. Rmoving и Rfixed являются пространственными объектами привязки, которые описывают мировые пределы координат и разрешение moving и fixed.
___ = imregister(___, задает дополнительные опции с одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".Name,Value)
Считайте два изображения. Этот пример использует два магнитно-резонансных (МРТ) изображения колена. Фиксированное изображение является спин-эхо-изображением, в то время как движущееся изображение является спин-эхо-изображением с восстановлением инверсии. Два сагиттальных среза были получены одновременно, но немного не совпадают.
fixed = dicomread('knee1.dcm'); moving = dicomread('knee2.dcm');
Просмотрите несовпадающие изображения.
imshowpair(fixed, moving,'Scaling','joint')
Создайте оптимизатор и метрику, установив модальность на 'multimodal' поскольку изображения поступают с разных 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 позволяла проводить больше итераций.
optimizer.InitialRadius = 0.009; optimizer.Epsilon = 1.5e-4; optimizer.GrowthFactor = 1.01; optimizer.MaximumIterations = 300;
Выполните регистрацию.
movingRegistered = imregister(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);Просмотр зарегистрированных изображений.
figure imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint')
Оба imregtform и imregister использовать тот же базовый алгоритм регистрации. imregister выполняет дополнительный шаг повторной дискретизации moving для получения зарегистрированного выходного изображения из оценки геометрического преобразования, рассчитанной imregtform. Использовать imregtform когда требуется доступ к связанному геометрическому преобразованию moving на fixed. Использовать imregister когда требуется зарегистрированное выходное изображение.
Создайте optimizer и metric с imregconfig функция перед вызовом imregister. Получение хороших результатов от регистрации изображений на основе оптимизации обычно требует изменения параметров оптимизатора или метрики для пары регистрируемых изображений. imregconfig функция предоставляет строение по умолчанию, которая должна рассматриваться только как начальная точка. Например, если вы увеличиваете количество итераций в оптимизаторе, уменьшаете размер шага оптимизатора или изменяете количество выборок в стохастической метрике, регистрация улучшается до точки, за счет эффективности. Смотрите выходы imregconfig для получения дополнительной информации о различных параметрах, которые можно изменить.
Если пространственное масштабирование ваших изображений отличается более чем на 10%, измените их размер с imresize перед их регистрацией.
Использовать imshowpair или imfuse визуализировать результаты регистрации.
Вы можете использовать imregister в автоматизированном рабочем процессе для регистрации нескольких изображений.
Когда у вас есть пространственная ссылочная информация о изображении, которое будет зарегистрировано, задайте информацию imregister использование пространственных объектов привязки. Это помогает imregister более быстро сходятся к лучшим результатам, поскольку могут учитываться различия в шкалах.
imfuse | imregconfig | imregcorr | imregtform | imshowpair | imwarp