imregconfig
명암 기반 정합 구성
설명
[
는 명암 기반 영상 정합을 수행하기 위해 optimizer
,metric
] = imregconfig(modality
)imregister
에 전달할 optimizer
및 metric
구성을 생성합니다. 여기서 modality
는 영상 캡처 모달리티를 지정합니다.
예제
최적화 객체와 메트릭 객체를 생성하여 단일모달 영상 정합하기
영상을 작업 공간으로 불러온 후 표시합니다. 두 영상이 비슷한 밝기와 대비를 가지고 있으므로 단일모달 영상입니다.
fixed = imread('pout.tif'); moving = imrotate(fixed, 5, 'bilinear', 'crop'); imshowpair(fixed, moving,'Scaling','joint')
모달리티를 'monomodal'
로 설정해서 최적화 객체와 메트릭 객체를 생성합니다.
[optimizer, metric] = imregconfig('monomodal')
optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent Properties: GradientMagnitudeTolerance: 1.000000e-04 MinimumStepLength: 1.000000e-05 MaximumStepLength: 6.250000e-02 MaximumIterations: 100 RelaxationFactor: 5.000000e-01
metric = registration.metric.MeanSquares This class has no properties.
최적화 객체와 메트릭 객체를 imregister
에 전달하여 정합을 수행합니다.
movingRegistered = imregister(moving,fixed,'rigid',optimizer, metric);
정합된 영상을 봅니다.
figure imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint')
최적화 객체를 사용하여 다중모달 MRI 영상 정합하기
두 개의 영상을 읽어 들입니다. 이 예제에서는 무릎 MRI(자기 공명 영상) 영상 두 개를 사용합니다. 고정 영상은 스핀 에코 영상이고, 이동 영상은 반전 회복(inversion recovery) 기법이 사용된 스핀 에코 영상입니다. 두 개의 시상면 단층은 같은 시간에 수집했지만 약간 정렬되지 않았습니다.
fixed = dicomread("knee1.dcm"); moving = dicomread("knee2.dcm");
정렬되지 않은 영상을 표시합니다.
imshowpair(fixed,moving,"Scaling","joint")
두 영상이 서로 다른 센서에서 획득된 것이므로 모달리티(촬영 장치)를 "multimodal"
로 지정해서 최적화 객체와 메트릭 객체를 생성합니다.
[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
문제가 전역 최댓값에 수렴하도록 하고 추가 반복을 허용하도록 최적화 객체의 속성을 조정합니다.
optimizer.InitialRadius = 0.009; optimizer.Epsilon = 1.5e-4; optimizer.GrowthFactor = 1.01; optimizer.MaximumIterations = 300;
정합을 수행합니다.
movingRegistered = imregister(moving,fixed,"affine",optimizer,metric);
정합된 영상을 봅니다.
imshowpair(fixed,movingRegistered,"Scaling","joint")
입력 인수
modality
— 영상 캡처 모달리티
"monomodal"
| "multimodal"
영상 캡처 모달리티로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.
모달리티 | 설명 |
---|---|
"monomodal" | 단일모달 영상은 비슷한 밝기와 대비를 가집니다. 영상은 동일한 유형의 스캐너 또는 센서에서 캡처됩니다. |
"multimodal" | 다중모달 영상은 서로 다른 밝기와 대비를 가집니다. 영상은 두 가지 카메라 모델 또는 두 가지 유형의 의료 영상 모달리티(예: CT와 MRI) 같은 서로 다른 두 가지 유형의 장치에서 수집될 수 있습니다. 또한 서로 다른 노출 설정을 사용하는 카메라나 서로 다른 영상 시퀀스를 사용하는 MRI 스캐너 같은 하나의 장치에서 수집될 수도 있습니다. |
데이터형: char
| string
출력 인수
optimizer
— 최적화 구성
RegularStepGradientDescent
또는 OnePlusOneEvolutionary
최적화 객체
최적화 구성으로, RegularStepGradientDescent
또는 OnePlusOneEvolutionary
최적화 객체로 반환됩니다.
metric
— 메트릭 구성
MeanSquares
또는 MattesMutualInformation
메트릭 객체
메트릭 구성은 정합 중 최적화할 영상 유사도 메트릭을 나타내며, MeanSquares
또는 MattesMutualInformation
메트릭 객체로 반환됩니다.
팁
확장 기능
스레드 기반 환경
MATLAB®의 backgroundPool
을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool
을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.
이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.
버전 내역
R2012a에 개발됨R2021b: 스레드 기반 환경 지원
imregconfig
함수는 이제 스레드 기반 환경을 지원합니다.
MATLAB 명령
다음 MATLAB 명령에 해당하는 링크를 클릭했습니다.
명령을 실행하려면 MATLAB 명령 창에 입력하십시오. 웹 브라우저는 MATLAB 명령을 지원하지 않습니다.
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