영상 정합 기법 선택하기

영상 정합 방법을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.

• 일부 기법은 자동화되어 있습니다. 그 밖의 기법은 탐색을 지원하기 위한 대화형 방식 기법이거나, 정확한 제어가 가능하게 하기 위한 반자동 기법입니다.

• 일부 기법에서는 영상들이 서로 강체 기하 변환 관계여야 합니다. 다른 기법은 더 유연하며 사영 변환, 국소 변형 또는 기타 유형의 왜곡을 지원합니다. 필요한 변환 모델을 처리할 수 있는 기법을 선택합니다.

• 일부 기법은 2차원 영상만 지원하는 반면, 다른 기법은 3차원 영상 볼륨도 지원합니다.

목표	영상 정합 방법	샘플 표시
2차원 영상에 대한 다양한 정합 기법을 대화형 방식으로 탐색, 비교, 조정합니다.	정합 추정기 앱을 사용합니다. 이 앱은 8가지의 특징 기반 기법, 3가지의 명암 기반 기법, 1가지의 비강체(변형 가능) 기법을 지원합니다. 정합 추정기 앱은 품질에 대한 정량적 측정값을 제공하며, 정합된 영상과 변환 행렬을 반환합니다. 이 앱은 선택한 정합 기법과 설정에 따라 코드를 생성할 수도 있습니다. Register Images Using Registration Estimator App 항목을 참조하십시오.
영상 특징을 기반으로 2차원 영상을 자동으로 정합합니다.	자동화된 특징 매칭을 사용합니다. 자동화된 특징 매칭은 가림 현상, 관찰 조건의 변화 또는 클러터의 존재 여부에 관계없이 영상 대응점을 찾을 수 있는 강력한 정합 기법입니다. 자동화된 특징 매칭은 비디오 안정화 및 파노라마 영상 이어 붙이기와 같은 다양한 분야에 사용됩니다. 영상의 콘텐츠에 따라 하나 이상의 특징 유형과 설명자를 선택할 수 있습니다. 블롭 특징의 경우, 일반적인 특징 유형에는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 및 SURF(Speeded-Up Robust Features)가 있습니다. 고정 스케일 코너 특징의 경우, 일반적인 특징 유형은 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)입니다. 사용 가능한 모든 특징 검출기 목록과 자동화된 특징 검출을 수행하는 방법을 보여주는 예는 Local Feature Detection and Extraction (Computer Vision Toolbox) 항목을 참조하십시오.
상대적 명암 패턴을 기반으로 2차원 또는 3차원 회색조 영상을 자동으로 정합합니다.	명암 기반 영상 정합 기법을 사용합니다. 이들 기법은 메트릭을 기반으로 두 영상의 픽셀 명암의 유사도를 최적화합니다. imregcorr은 기울기 또는 위상 상호상관을 사용하여 유사도를 빠르게 최적화합니다. imregister는 평균제곱 또는 Mattes 상호정보 최적화 방식을 사용하여 미세 조정된 최적화를 수행합니다. 이러한 최적화는 상호상관보다 더 정확할 수 있으나 속도가 더 느리거나 최적화 파라미터의 더 많은 조정이 필요할 수 있습니다. imregicp (Medical Imaging Toolbox)는 3차원 회색조 볼륨에서 추출한 표면을 정렬합니다. Intensity-Based Automatic Image Registration 항목을 참조하십시오.
변형 가능한(비강체) 정합을 자동으로 수행합니다.	정합 추정기 앱을 사용하여 변형 가능한 정합을 위한 정합 설정을 대화형 방식으로 조정합니다. 또는 imregdemons 함수를 사용하여 국소화된 변위 필드를 추정할 수 있습니다. 이 함수는 변위 필드와 정합된 이동 영상을 반환합니다.
다른 정합 기법이 지원되지 않거나 결과가 좋지 않은 경우, 2차원 영상을 수동으로 정합합니다.	각 영상에서 공통적인 특징을 수동으로 선택할 수 있는 제어점 정합을 사용합니다. 제어점 정합은 다음과 같은 경우에 유용합니다. 자동화된 특징 매칭 알고리즘은 특징 간의 명확한 매핑을 식별할 수 없습니다. 이동 영상에는 사영 변환, 다항식 변환, 조각별 선형 변환 또는 국소 가중 평균 변환과 같은 아핀이 아닌 기하 변환이 있습니다. Control Point Registration 및 Register Images with Projection Distortion Using Control Points 항목을 참조하십시오.
공통 환자 좌표계에서 의료 영상과 볼륨을 정렬합니다.	Medical Imaging Toolbox™는 환자 좌표계에 2차원과 3차원 의료 영상 데이터를 정합하기 위한 추가 기법과 예를 제공합니다. 의료 정합 추정기 (Medical Imaging Toolbox) 앱을 사용하여 3차원 의료 영상 볼륨을 대화형 방식으로 정합합니다. 이 앱은 의료 파일 형식의 메타데이터를 자동으로 적용하여 환자 좌표계에 볼륨을 쉽게 정합할 수 있습니다. 2차원 또는 3차원 의료 데이터에 맞춰 자동화된 명암 기반 최적화 기법을 사용합니다. 예를 들어, imreggroupwise (Medical Imaging Toolbox) 함수는 일련의 2차원 영상에서 슬라이스 간의 슬라이딩 모션을 줄여줍니다. fitgeotform3d (Medical Imaging Toolbox) 함수를 사용하여 3차원 제어점 정합을 수행합니다. Medical Image Registration (Medical Imaging Toolbox) 항목을 참조하십시오.

참고 항목

imregister | imwarp

도움말 항목

• Register Images Using Registration Estimator App
• 다중모달 MRI 영상 정합하기
• Register Images with Projection Distortion Using Control Points
• Local Feature Detection and Extraction (Computer Vision Toolbox)
• 파노라마 만들기 (Computer Vision Toolbox)
• Stabilize Video Using Image Point Features (Computer Vision Toolbox)