imregister

Основанная на интенсивности регистрация изображений

Описание

пример

moving_reg = imregister(moving,fixed,transformType,optimizer,metric) преобразовывает 2D или 3-D полутоновое изображение, moving, так, чтобы это было указано со ссылочным изображением, fixed. transformType задает тип преобразования, чтобы выполнить. metric задает количественные показатели подобия между изображениями, чтобы оптимизировать. optimizer описывает метод для оптимизации метрики. Функция возвращает зарегистрированное изображение, moving_reg.

[moving_reg,R_reg] = imregister(moving,Rmoving,fixed,Rfixed,transformType,optimizer,metric) преобразовывает изображение, на которое пространственно ссылаются, moving так, чтобы это было указано с изображением, на которое пространственно ссылаются, fixed. Rmoving и Rfixed пространственные объекты привязки, которые описывают пределы мировой координаты и разрешение moving и fixed.

___ = imregister(___,Name,Value) задает дополнительные опции с одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Считайте два изображения. Этот пример использует два магнитных резонанса (MRI) изображения колена. Фиксированное изображение является двойным изображением вращения, в то время как движущееся изображение является двойным изображением вращения с восстановлением инверсии. Два стреловидных среза были получены одновременно, но немного неровно.

fixed = dicomread('knee1.dcm');
moving = dicomread('knee2.dcm');

Просмотрите неправильно выровненные изображения.

imshowpair(fixed, moving,'Scaling','joint')

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

Создайте оптимизатор и метрику, установив модальность на 'multimodal' поскольку изображения прибывают из 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 получить проблему сходиться на глобальные максимумы и допускать 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);

Просмотрите зарегистрированные изображения.

figure
imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint')

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

Входные параметры

свернуть все

Отобразите, чтобы быть указанными в виде числовой матрицы, представляющей 2D полутоновое изображение или 3-D числовой массив, представляющий 3-D полутоновый объем.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Пространственная информация о ссылке, сопоставленная с изображением, которое будет указано в виде imref2d объект или imref3d объект.

Ссылочное изображение в целевой ориентации в виде числовой матрицы, представляющей 2D полутоновое изображение или 3-D числовой массив, представляющий 3-D полутоновый объем. Ссылочное изображение должно иметь ту же размерность как изображение, которое будет указано, moving.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Пространственная информация о ссылке сопоставлена со ссылкой (зафиксированное) изображение в виде imref2d объект или imref3d объект.

Геометрическое преобразование, которое будет применено к движущемуся изображению в виде одного из следующих значений:

ЗначениеОписание
'translation'(x, y) перевод в 2D, или (x, y, z) перевод в 3-D.
'rigid'Твердое преобразование, состоящее из перевода и вращения.
'similarity'Неотражающее преобразование подобия, состоящее из перевода, вращения и шкалы.
'affine'Аффинное преобразование, состоящее из перевода, вращения, шкалы и сдвига.

'similarity' и 'affine' типы преобразования всегда включают неотражающие преобразования.

Типы данных: char | string

Метод для оптимизации метрики подобия в виде RegularStepGradientDescent или OnePlusOneEvolutionary объект оптимизатора.

Отобразите метрику подобия, которая будет оптимизирована во время регистрации в виде MeanSquares или MattesMutualInformation метрический объект.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'DisplayOptimization',1 включает многословный режим оптимизации.

Многословный флаг оптимизации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DisplayOptimization', и логическое значение true или false. Средства управления, ли imregister информация об оптимизации отображений в командном окне во время процесса регистрации.

Типы данных: логический

Запуск геометрического преобразования в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'InitialTransformation' и affine2d объект или affine3d объект.

Количество уровней пирамиды, используемых во время процесса регистрации в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'PyramidLevels' и положительное целое число.

Пример: 'PyramidLevels',4 определяет номер уровней пирамиды к 4.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Зарегистрированное изображение, возвращенное как 2D числовая матрица, представляющая 2D полутоновое изображение или 3-D числовой массив, представляющий 3-D полутоновый объем. Любые пиксели заливки ввели, которые не соответствуют местоположениям в оригинальном изображении, 0.

Пространственная информация о ссылке сопоставлена с зарегистрированным изображением, возвращенным как imref2d объект или imref3d объект.

Советы

  • Оба imregtform и imregister используйте тот же базовый регистрационный алгоритм. imregister выполняет дополнительный шаг передискретизации moving произвести зарегистрированное выходное изображение из оценки геометрического преобразования, вычисленной imregtformИспользование imregtform когда это необходимо, доступ к геометрическому преобразованию, которое связывает moving к fixedИспользование imregister когда это необходимо, зарегистрированное выходное изображение.

  • Создайте optimizer и metric с imregconfig функция перед вызовом imregister. Получение хороших результатов основанной на оптимизации регистрации изображений обычно требует оптимизатора изменения или метрических настроек для пары указываемых изображений. imregconfig функция обеспечивает настройку по умолчанию, которая должна только быть рассмотрена отправная точка. Например, если вы увеличиваете число итераций в оптимизаторе, уменьшаете размер шага оптимизатора или изменяете количество отсчетов в стохастической метрике, регистрация улучшается к точке, за счет эффективности. Смотрите выход imregconfig для получения дополнительной информации о различных параметрах, которые можно изменить.

  • Если пространственное масштабирование ваших изображений отличается больше чем на 10%, измените размер их с imresize прежде, чем указать их.

  • Использование imshowpair или imfuse визуализировать результаты регистрации.

  • Можно использовать imregister в автоматизированном рабочем процессе, чтобы указать несколько изображений.

  • Когда у вас будет пространственная информация о ссылке об изображении, которое будет указано, укажите информацию к imregister использование пространственных объектов привязки. Это помогает imregister сходитесь к лучшим результатам более быстро, потому что различия в шкале могут быть учтены.

Представленный в R2012a