영상 정합 기법 선택하기

영상 정합은 둘 이상의 영상의 동일한 장면을 정렬하는 과정입니다. 이 과정은 한 영상을 참조 영상(고정 영상이라고도 함)으로 지정하고 다른 한 영상은 참조 영상과 정렬되도록 기하 변환 또는 국소 변위를 적용하는 작업으로 이루어집니다. 영상은 다양한 이유로 정렬이 맞지 않을 수 있습니다. 영상은 대개 카메라의 시점이 바뀌거나 장면이 변형되는 등 여러 가변적인 조건에서 캡처됩니다. 또한 렌즈나 센서 왜곡, 캡처 장비 간의 차이 때문에 정렬이 맞지 않을 수도 있습니다.

영상 정합은 주로 다른 영상 처리를 적용하기 전의 예비 단계로 사용됩니다. 예를 들어, 위성 영상 또는 MRI, SPECT 같은 서로 다른 진단 모달리티로 캡처된 의료 영상을 정렬하기 위해 영상 정합을 사용할 수 있습니다. 영상 정합을 수행하면 서로 다른 영상 속의 공통된 특징을 비교할 수 있습니다. 예를 들어, 강줄기가 합류되는 방식이나 특정 지역이 침수되는 방식 또는 MRI나 SPECT 영상에서 종양을 볼 수 있는지 여부를 발견할 수 있습니다.

Image Processing Toolbox™는 대화형 정합 추정기 앱, 명암 기반의 자동 영상 정합, 제어점 정합이라는 세 가지의 영상 정합 방법을 제공합니다. Computer Vision Toolbox™는 자동 특징 검출 및 매칭을 제공합니다.

기능	정합 추정기 앱	명암 기반 자동 영상 정합	제어점 정합	자동 특징 검출 및 매칭(Computer Vision Toolbox 필요)
대화형 정합	X
자동화된 명암 기반 정합	X	X
자동화된 특징 검출	X			X
특징을 직접 선택			X
자동화된 특징 매칭	X		X	X
비강체 변환	X	X	X
완전히 자동화된 워크플로		X		X
3차원 영상 지원		X

정합 추정기 앱

정합 추정기 앱을 사용하면 대화형 방식으로 2차원 영상을 정합할 수 있습니다. 서로 다른 정합 기법을 비교하고, 설정을 조정하고, 정합된 영상을 시각화할 수 있습니다. 정합 추정기 앱은 품질에 대한 정량적 측정값을 제공하며, 정합된 영상과 변환 행렬을 반환합니다. 또한 여러 영상에 동일한 변환을 적용할 수 있도록 선택한 정합 기법 및 설정으로 코드를 생성합니다.

정합 추정기는 6가지 특징 기반 기법과 3가지 명암 기반 기법, 그리고 1가지 비강체 정합 기법을 제공합니다. 사용 가능한 기법의 자세한 비교는 Techniques Supported by Registration Estimator 항목을 참조하십시오.

명암 기반 자동 영상 정합

Intensity-Based Automatic Image Registration은 상대 명암 패턴을 기반으로 각 영상의 픽셀을 매핑합니다. 단일모달 및 다중모달 영상 쌍을 둘 다 정합할 수 있고, 2차원 및 3차원 영상을 정합할 수 있습니다. 이 방법은 다음과 같은 경우에 유용합니다.

• 대규모의 영상 모음을 정합하는 경우

• 자동 정합

명암 기반 기법을 사용하여 영상을 정합하려면 imregister를 사용하고 이동 영상에 적용할 기하 변환의 유형을 지정하십시오. imregister는 변환을 반복적으로 조정하여 두 영상의 유사도를 최적화합니다.

또는 imregdemons를 사용하여 국소화된 변위 필드를 추정하고 이동 영상에 비강체 변환을 적용할 수 있습니다.

제어점 정합

Control Point Registration을 사용하면 각 영상에서 공통적인 특징을 직접 선택할 수 있습니다. 제어점 정합은 다음과 같은 경우에 유용합니다.

• 자동 특징 검출을 사용하여 검출된 특징 집합 전체를 정렬하는 것이 아니라 특정 특징만을 우선적으로 정렬하려는 경우. 예를 들어, 두 개의 의료 영상을 정합할 때 필요한 해부학적 특징의 정렬에만 집중하고 덜 유용한 정보인 해부학적 구조와 매칭되는 특징은 무시할 수 있습니다.

• 영상에 포함되어 있는 반복 패턴이 자동 특징 매칭을 사용했을 때 명확하게 매핑되지 않는 경우. 예를 들어, 창문이 많은 건물 사진 또는 시내 거리가 격자 형태인 항공 사진에는 자동으로 매핑하기 어려운 유사 특징이 많습니다. 이런 경우 제어점 쌍을 직접 선택하면 특징을 더욱 명확하게 매핑할 수 있으며 따라서 특징 점 정렬에 더 적합한 변환을 제공할 수 있습니다.

제어점 정합은 이동 영상에 여러 유형의 변환을 적용할 수 있습니다. 전역 변환은 전체 영상에 균일하게 수행되는 변환으로, 여기에는 아핀 변환, 사영 변환, 다항식 기하 변환이 있습니다. 비강체 변환은 국소 영역에 수행되는 변환으로, 여기에는 조각별 선형 변환, 국소 가중 평균 변환이 있습니다.

제어점 선택 툴을 사용하여 제어점을 선택합니다. cpselect를 사용하여 툴을 시작합니다.

자동 특징 검출 및 매칭

자동 특징 검출 및 추출 (Computer Vision Toolbox)은 코너 및 블롭과 같은 특징을 검출하고, 이동 및 고정 영상에서 대응되는 특징을 매칭하고, 기하 변환을 추정하여 매칭된 특징을 정렬합니다.

예제는 자동화된 특징 매칭을 사용하여 영상 회전과 스케일 구하기 (Computer Vision Toolbox) 항목을 참조하십시오. 이 메서드를 사용하려면 Computer Vision Toolbox가 있어야 합니다.

참고

정합 추정기 앱은 단일 영상 쌍을 정합하는 특징 기반 기법을 6가지 제공합니다. 하지만 이 앱은 다중 영상을 정합하는 자동화된 워크플로는 제공하지 않습니다.

참고 항목

imregister | imwarp

관련 항목

• Register Images Using Registration Estimator App
• 다중모달 MRI 영상 정합하기
• Register Images with Projection Distortion Using Control Points