정합 추정기

2차원 회색조 영상 정합

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설명

정합 추정기 앱은 자동 영상 정합을 사용하여 2차원 회색조 영상을 정렬합니다. 이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

대화형 방식으로 특징 기반 기법, 명암 기반 기법 및 비강체 정합 기법을 비교합니다.
정합된 영상 및 기하 변환을 얻습니다.
원하는 정합 기법과 설정으로 함수를 생성합니다. 이 함수를 호출해 동일한 설정을 사용하여 다른 영상을 정합합니다.

자세히

특징 기반 기법

특징 기반 정합 기법은 예리한 코너, 블롭 또는 균일한 명암 영역과 같은 뚜렷한 영상 특징을 자동으로 검출합니다. 이동 영상은 해당 특징과 고정 영상과의 최적의 정렬을 제공하기 위해 단일의 전역 변환을 거칩니다.

FAST는 특히 거리와 실내 등 사람이 있는 장면에서 코너 특징을 검출합니다. FAST는 단일 스케일 영상과 점 추적을 지원합니다.

MinEigen도 코너 특징을 검출합니다. MinEigen은 단일 스케일 영상과 점 추적을 지원합니다.

Harris도 MinEigen보다 효율적인 알고리즘을 사용하여 코너 특징을 검출합니다. Harris는 단일 스케일 영상과 점 추적을 지원합니다.

BRISK도 코너 특징을 검출합니다. 위에 열거된 알고리즘과 달리 BRISK는 스케일 및 회전 변경과 점 추적을 지원합니다.

ORB는 스케일 및/또는 회전이 변경된 영상에서 코너를 검출합니다.

SURF는 영상의 블롭을 검출하고 스케일 및 회전의 변경을 지원합니다.

KAZE는 비선형 확산을 사용하여 생성된 스케일 공간에서 다중 스케일 블롭 특징을 검출합니다.

MSER은 균일한 명암 영역을 검출합니다. MSER은 스케일과 회전의 변경을 지원하며, 다른 특징 기반 알고리즘보다 아핀 변환에 더 견고합니다.

명암 기반 기법

정합 추정기는 명암 메트릭 최적화를 사용하는 세 가지 정합 기법을 제공합니다.

단일모달 명암
다중모달 명암
위상 상관

명암 기반 정합 기법은 공간 또는 주파수 영역에서 영상 명암을 상관시킵니다. 이동 영상은 해당 명암과 고정 영상 명암과의 상관을 최대화하기 위해 단일의 전역 변환을 거칩니다.

단일모달 명암은 동일한 유형의 스캐너나 센서에서 캡처된 유사한 밝기와 대비의 영상을 정합합니다. 예를 들어, 동일한 영상 시퀀스를 사용하여 유사한 피사체를 촬영한 MRI 스캔을 단일모달 명암을 사용하여 정합할 수 있습니다.

다중모달 명암은 밝기와 대비가 서로 다른 영상을 정합합니다. 이들 영상은 두 가지 카메라 모델 또는 두 가지 유형의 의료 영상 시스템(예: CT와 MRI) 같은 서로 다른 두 가지 유형의 장치에서 수집될 수 있습니다. 이들 영상은 하나의 장치에서 수집될 수도 있습니다. 예를 들어, 동일한 카메라로 서로 다른 노출 설정을 사용하여 촬영한 영상을 정합하거나 단일 세션에서 서로 다른 영상 시퀀스를 사용하여 수집한 MRI 영상을 정합하기 위해 다중모달 명암을 사용할 수 있습니다.

위상 상관은 주파수 영역에서 영상을 정합합니다. 다중모달 명암과 마찬가지로 위상 상관은 영상 밝기에 따라 변하지 않습니다. 위상 상관은 다른 명암 기반 정합 기법보다 잡음에 더 강건합니다.

비강체 정합 기법

비강체 정합은 이동 영상에 비전역 변환을 적용합니다. 비강체 변환은 고정 영상의 각 픽셀 위치가 이동 영상의 대응하는 위치에 매핑되는 변위 필드를 생성합니다. 그런 다음 변위 필드에 따라 이동 영상에 워핑을 적용하고 선형 보간을 사용하여 리샘플링합니다. 비강체 변환의 변위 필드 추정에 대한 자세한 내용은 imregdemons 항목을 참조하십시오.