영상 정합

명암 상관, 특징 매칭 또는 제어점 매핑을 사용하여 두 개의 영상 정렬

영상 정합은 둘 이상의 영상을 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.

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 기법 선택하기 항목을 참조하십시오.

앱

정합 추정기

2차원 회색조 영상 정합

함수

모두 확장

자동 정합

`imregister`	명암 기반 영상 정합
`imregconfig`	명암 기반 정합 구성
`imregtform`	두 개의 2차원 또는 3차원 영상을 정렬하는 기하 변환 추정
`imregcorr`	Estimate geometric transformation that aligns two 2-D images using cross correlation
`imregdemons`	Estimate displacement field that aligns two 2-D or 3-D images
`imregmtb`	Register 2-D images using median threshold bitmaps
`normxcorr2`	정규화된 2차원 상호상관
`MattesMutualInformation`	Mattes mutual information metric configuration
`MeanSquares`	Mean square error metric configuration
`RegularStepGradientDescent`	Regular step gradient descent optimizer configuration
`OnePlusOneEvolutionary`	One-plus-one evolutionary optimizer configuration

제어점 정합

`cpselect`	Control Point Selection tool
`fitgeotform2d`	제어점 쌍에 2차원 기하 변환 피팅 (R2022b 이후)
`cpcorr`	Tune control point locations using cross-correlation
`cpstruct2pairs`	Extract valid control point pairs from `cpstruct` structure
`imwarp`	영상에 기하 변환 적용

공간 참조

`imref2d`	세계 좌표에 대한 참조 2차원 영상
`imref3d`	3차원 영상을 세계 좌표에 참조

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.

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.
Register 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.
Select Matching Control Point Pairs
Use the Control Point Selection tool to pick control points in the image to be registered and corresponding points in the fixed image.

추천 예제

Find Image Rotation and Scale

Use control points to align two images that differ by a rotation and scale change.

라이브 스크립트 열기

다중모달 MRI 영상 정합하기

자동 명암 기반 영상 정합을 사용하여 두 다중모달 MRI 영상을 단일 공통 좌표계에 맞춥니다.

라이브 스크립트 열기

Register Multimodal 3-D Medical Images

Align two volumetric images using automatic intensity-based image registration.

라이브 스크립트 열기

Register Images with Projection Distortion Using Control Points

라이브 스크립트 열기

자동화된 특징 매칭을 사용하여 영상 회전과 스케일 구하기

이 예제에서는 단일 영상 쌍 간의 기하 변환을 자동으로 확인하는 방법을 보여줍니다. 한 영상이 회전과 스케일 때문에 다른 영상보다 왜곡된 경우 detectSURFFeatures와 estgeotform2d를 사용하여 회전 각도와 스케일링 인자를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 왜곡된 영상을 변환하여 원래 영상을 복구할 수 있습니다.

(Computer Vision Toolbox)

특징 기반 파노라마 영상 이어 붙이기

이 예제에서는 특징 기반 영상 정합 기법을 사용하여 파노라마를 자동으로 만드는 방법을 보여줍니다.

(Computer Vision Toolbox)

Stabilize Video Using Image Point Features

Stabilize a video that was captured from a jittery platform. One way to stabilize a video is to track a salient feature in the image and use this as an anchor point to cancel out all perturbations relative to it. This procedure, however, must be bootstrapped with knowledge of where such a salient feature lies in the first video frame. In this example, we explore a method of video stabilization that works without any such a priori knowledge. It instead automatically searches for the "background plane" in a video sequence, and uses the observed distortion to correct for camera motion.

(Computer Vision Toolbox)