imregister
명암 기반 영상 정합
구문
설명
은 참조 영상 moving_reg
= imregister(moving
,fixed
,transformType
,optimizer
,metric
)fixed
와 정합되도록 2차원 또는 3차원 회색조 영상 moving
을 변환합니다. transformType
은 수행할 변환 유형을 정의합니다. metric
은 최적화할 영상 간 유사성의 정량적 측정을 정의합니다. optimizer
는 메트릭 최적화 방법을 나타냅니다. 이 함수는 정합된 영상 moving_reg
를 반환합니다.
[
은 공간 참조 영상 moving_reg
,R_reg
] = imregister(moving
,Rmoving
,fixed
,Rfixed
,transformType
,optimizer
,metric
)moving
이 공간 참조 영상 fixed
와 함께 정합되도록 변환합니다. Rmoving
과 Rfixed
는 세계 좌표상의 제한값과 moving
및 fixed
의 해상도를 설명하는 공간 참조 객체입니다.
___ = imregister(___,
는 이름-값 쌍 인수를 하나 이상 추가 옵션으로 지정합니다.Name,Value
)
예제
입력 인수
출력 인수
팁
imregtform
과imregister
는 동일한 기본 정합 알고리즘을 사용합니다.imregister
는moving
을 리샘플링하는 추가 단계를 수행하여imregtform
으로 계산된 기하 변환 추정값에서 정합된 출력 영상을 생성합니다.moving
과fixed
를 연결시키는 기하 변환을 원하는 경우imregtform
을 사용하십시오. 정합된 출력 영상을 얻으려면imregister
를 사용하십시오.imregister
를 호출하기 전에imregconfig
함수를 사용하여optimizer
와metric
을 생성하십시오. 최적화 기반 영상 정합에서 만족할 만한 결과를 얻으려면 일반적으로 정합하는 영상 쌍의 최적화 객체 설정 또는 메트릭 객체 설정을 수정해야 합니다.imregconfig
함수가 디폴트 구성을 제공하지만 이는 설정의 시작점으로만 간주되어야 합니다. 예를 들어, 최적화 객체에서 반복 횟수를 늘리거나 최적화 객체의 스텝 크기를 줄이거나 확률적 메트릭 값의 샘플 수를 변경하면, 성능이 저하되는 대신 정합이 어느 정도 개선됩니다. 수정할 수 있는 여러 파라미터에 대한 자세한 내용은imregconfig
의 출력값을 참조하십시오.영상 간의 공간적 스케일링 차이가 10%를 넘으면 영상을 정합하기 전에
imresize
를 사용하여 크기를 조정하십시오.imshowpair
또는imfuse
를 사용하여 정합 결과를 시각화하십시오.imregister
를 자동화된 워크플로에서 사용하여 여러 영상을 정합할 수 있습니다.정합할 영상에 대한 공간 참조 정보가 있는 경우, 공간 참조 객체를 사용하여
imregister
에 정보를 지정하십시오. 이렇게 하면 스케일링 차이가 감안될 수 있기 때문에imregister
가 더 빠르게 더 나은 결과로 수렴됩니다.
버전 내역
R2012a에 개발됨참고 항목
앱
함수
imregconfig
|imregcorr
|imregtform
|imwarp
|imshowpair
|imfuse
|imregicp
(Medical Imaging Toolbox)