主要内容

imregtform

估计对齐两个二维或三维图像的几何变换

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语法

tform=imregtform（移动、固定、转换类型、优化器、度量）
tform = imregtform(移动、Rmoving、固定、Rfixed transformType,优化器,度量)
tform = imregtform (___、名称、值)

描述

实例

tform=imregtform(移动,固定的,transformType,优化器,米制的)估计对齐运动图像的几何变换移动用固定的图像固定的．transformType是定义要估计的转换类型的字符串标量或字符向量。优化器是描述优化指标方法的对象。米制的是一个对象，它定义了要优化的图像之间相似性的定量度量tform是映射的几何变换对象吗移动到固定的．

tform=imregtform(移动,Rmoving,固定的,Rfixed,transformType,优化器,米制的)估计几何变换，其中Rmoving和Rfixed指定与对象关联的空间参照对象移动和固定的图像。输出tform几何变换对象的单位是由空间引用对象定义的吗Rmoving和Rfixed．

tform=imregtform(___,名称,值)使用名称-值对估计几何变换以控制操作的各个方面。

例子

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打开生活的脚本

读取两张图像。本例使用两张膝盖的磁共振（MRI）图像。固定图像是自旋回波图像，而运动图像是具有反转恢复的自旋回波图像。两张矢状切片是同时获取的，但稍微不对齐。

固定= dicomread (“knee1.dcm”); 移动=双读(“knee2.dcm”）;

查看未对齐的图像。

imshowpair(固定,移动,“缩放”,“联合”)

Figure包含axes对象。axes对象包含image类型的对象。

创建优化器和指标，将模式设置为“多通道”因为图像来自不同的传感器。

[优化器，度量]= imregconfig(“多通道”)
优化器=registration.optimizer.OnePlusonee进化属性：生长因子：1.05000E+00ε：1.500000e-06初始半径：6.250000e-03最大迭代数：100
metric = registration.metric.MattesMutualInformation属性:NumberOfSpatialSamples: 500 NumberOfHistogramBins: 50 UseAllPixels: 1

调整优化器的属性，使问题收敛于全局最大值，并允许进行更多迭代。

optimizer.InitialRadius=0.009；optimizer.Epsilon=1.5e-4；optimizer.GrowthFactor=1.01；optimizer.MaximumIterations=300；

查找映射要注册的图像的几何变换(移动)到参考图像(固定的）.

Tform = imregtform(移动，固定，“仿射”，优化器，度量）
tform=affine2d，属性：T:[3x3双]维度：2

将转换应用于正在注册的图像(移动)使用伊姆瓦普函数。示例使用“OutputView”参数，以在形成变换图像时保留参考图像的世界范围和分辨率。

tform movingRegistered = imwarp(移动,“OutputView”，imref2d（大小（固定））；

查看已注册的镜像。

图imshowpair（固定、移动、注册、，“缩放”,“联合”)

Figure包含axes对象。axes对象包含image类型的对象。

输入参数

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要注册的图像，指定为二维或三维灰度图像。

数据类型:仅有一个的|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

与要注册的图像相关联的空间引用信息，指定为imref2d或imref3d对象。

目标方向上的参考图像，指定为二维或三维灰度图像。

数据类型:仅有一个的|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

与参考(固定)图像相关联的空间参考信息，指定为imref2d或imref3d对象。

要应用于要注册的图像的几何变换，指定为以下值之一：

价值 描述
“翻译” （x，y）翻译。
“刚性” 由平移和旋转组成的刚性变换。
“相似” 由平移、旋转和缩放组成的非反射相似变换。
“仿射” 仿射变换包括平移、旋转、缩放和剪切。

这个“相似”和“仿射”转换类型总是涉及非反射转换。

数据类型:字符|一串

用于优化相似性度量的方法，指定为规则梯度下降或一加一进化的优化器对象。

配准过程中需要优化的图像相似度度量，指定为均方或Mattesmutaualin地层度量对象。

名称值参数

指定可选的逗号分隔的字符对名称,值参数。名称是参数名和价值为对应值。名称必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“显示优化”，1启用详细优化模式。

Verbose优化标志，指定为逗号分隔的对“DisplayOptimization”，以及逻辑值真正的或假．控制是否imregister在注册过程中命令窗口显示优化信息。

数据类型:必然的

开始几何变换，指定为逗号分隔对，由“InitialTransformation”和仿射2D或仿射3d对象。

注册过程中使用的金字塔级别数，指定为逗号分隔对，由“PyramidLevels”一个正整数。

例子:“金字塔级别”，4设置金字塔层的数量为4.．

输出参数

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几何变换，返回为仿射2D或仿射3d对象。如果输入矩阵是三维的，imregtform返回一个仿射3d对象。

提示

  • 当您有可用的空间引用信息时，将该信息提供给imregtform，使用空间参照对象。此信息有助于imregtform更快地收敛到更好的结果，因为可以考虑尺度差异。

  • 这两个imregtform和imregister使用相同的底层注册算法。imregister执行重采样的附加步骤移动根据以下公式计算的几何变换估计值生成注册输出图像：imregtform．使用imregtform当你想要用到相关的几何变换时移动到固定的．使用imregister当您需要注册的输出图像时。

  • 从基于优化的图像注册中获得良好的结果通常需要修改正在注册的图像对的优化器和/或度量设置imregconfig函数提供了一个默认配置，该配置应仅被视为起点。的输出imregconfig有关可修改的不同参数的详细信息。

另见

应用程序

功能

物体

话题

介绍了R2013a

图像处理工具箱文档

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介绍基于MATLAB的深度学习

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