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영상 정합
명암 상관, 특징 매칭 또는 제어점 매핑을 사용하여 두 개의 영상 정렬
Image Processing Toolbox™와 Computer Vision Toolbox™는 정합 추정기 앱을 사용한 대화형 방식의 정합, 명암 기반의 자동 영상 정합, 제어점 정합 및 자동화된 특징 매칭과 같이 모두 네 가지의 영상 정합 솔루션을 제공합니다. 어느 방법을 사용할지 선택하는 데 도움이 필요하면 영상 정합 방법 항목을 참조하십시오.
앱
정합 추정기 | 2차원 회색조 영상 정합 |
함수
도움말 항목
대화형 방식으로 영상 정합하기
- Register Images Using Registration Estimator App
Align a pair of images using feature-based registration techniques in the Registration Estimator app.
- Techniques Supported by Registration Estimator
The Registration Estimator app provides algorithms for feature-based, intensity-based, and nonrigid registration.
명암 기반 최적화를 사용하여 영상 정합하기
- Intensity-Based Automatic Image Registration
Intensity-based automatic image registration uses a similarity metric, an optimizer, and a transformation type to register two images iteratively. - Create an Optimizer and Metric for Intensity-Based Image Registration
Select an image metric and an optimizer suitable for either monomodal or multimodal images. - Use Phase Correlation as Preprocessing Step in Registration
Use phase correlation to estimate an initial transformation when images are severely misaligned. - Registering an Image Using Normalized Cross-Correlation
Determine the translation needed to align a cropped subset of an image with the larger image.
제어점 매핑을 사용하여 영상 정합하기
- Control Point Registration
To determine the parameters of a geometric transformation, you can pick corresponding pairs of points in two images. - Geometric Transformation Types for Control Point Registration
Control point registration can infer the parameters for similarity, affine, projective, polynomial, piecewise linear, and local weighted mean transformations. - Control Point Selection Procedure
To specify control points in a pair of images interactively, use the Control Point Selection Tool.
- Use Cross-Correlation to Improve Control Point Placement
Fine-tune your control point selections using cross-correlation.