imregtform
두 개의 2차원 또는 3차원 영상을 정렬하는 기하 변환 추정
구문
설명
예제
두 개의 영상을 읽어 들입니다. 이 예제에서는 무릎 MRI(자기공명영상) 영상 두 개를 사용합니다. 고정 영상은 스핀 에코 영상이고, 이동 영상은 반전 회복(inversion recovery) 기법이 사용된 스핀 에코 영상입니다. 두 개의 시상면 단층은 같은 시간에 수집했지만 약간 정렬되지 않았습니다.
fixed = dicomread("knee1.dcm"); moving = dicomread("knee2.dcm");
정렬되지 않은 영상을 표시합니다.
imshowpair(fixed,moving,"Scaling","joint")
최적화 객체와 메트릭 객체를 생성합니다. 두 영상이 서로 다른 센서에서 획득된 것이므로 모달리티(촬영 장치)를 "multimodal"로 지정합니다.
[optimizer,metric] = imregconfig("multimodal")optimizer =
registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary
Properties:
GrowthFactor: 1.050000e+00
Epsilon: 1.500000e-06
InitialRadius: 6.250000e-03
MaximumIterations: 100
metric =
registration.metric.MattesMutualInformation
Properties:
NumberOfSpatialSamples: 500
NumberOfHistogramBins: 50
UseAllPixels: 1
문제가 전역 최댓값에 수렴하도록 하고 추가 반복을 허용하도록 최적화 객체의 속성을 조정합니다.
optimizer.InitialRadius = 0.009; optimizer.Epsilon = 1.5e-4; optimizer.GrowthFactor = 1.01; optimizer.MaximumIterations = 300;
정합할 영상(moving)을 참조 영상(fixed)에 매핑할 기하 변환을 구합니다.
tform = imregtform(moving,fixed,"affine",optimizer,metric)tform =
affinetform2d with properties:
Dimensionality: 2
A: [ 1.0408 -0.0768 -0.6511
-0.0429 1.0374 -10.1764
0 0 1.0000]
imwarp 함수를 사용하여, 변환을 정합 중인 영상(moving)에 적용합니다. 이 예제에서는 변환된 영상을 만들 때 참조 영상의 세계 제한 값과 해상도를 보존하기 위해 "OutputView" 이름-값 인수를 사용합니다.
movingRegistered = imwarp(moving,tform,"OutputView",imref2d(size(fixed)));정합된 영상을 봅니다.
figure imshowpair(fixed,movingRegistered,"Scaling","joint")
입력 인수
이름-값 인수
출력 인수
팁
사용 가능한 공간 참조 정보가 있는 경우, 공간 참조 객체를 사용하여
imregtform에 이 정보를 제공해야 합니다. 이 정보를 제공하면 스케일링 차이가 감안될 수 있기 때문에imregtform이 더 빠르게 더 나은 결과로 수렴됩니다.imregtform과imregister는 동일한 기본 정합 알고리즘을 사용합니다.imregister는moving을 리샘플링하는 추가 단계를 수행하여imregtform으로 계산된 기하 변환 추정값에서 정합된 출력 영상을 생성합니다.moving과fixed를 연결시키는 기하 변환을 원하는 경우imregtform을 사용하십시오. 정합된 출력 영상을 얻으려면imregister를 사용하십시오.최적화 기반 영상 정합에서 만족할 만한 결과를 얻으려면 일반적으로 정합하는 영상 쌍의 최적화 객체 설정 또는 메트릭 객체 설정을 수정해야 합니다.
imregconfig함수가 디폴트 구성을 제공하지만 이는 설정의 시작점으로만 간주되어야 합니다. 수정할 수 있는 여러 파라미터에 대한 자세한 내용은imregconfig의 출력값을 참조하십시오.
