主要内容

imregdemons

估计位移场,将两个二维或三维图像

描述

例子

(D,moving_reg)= imregdemons (移动,固定)估计位移场D将图像注册,移动参考图片,固定。位移向量在每个像素位置的地图位置固定图像网格中相应的位置移动的形象。moving_reg的扭曲版本吗移动根据位移场是扭曲的形象D并使用线性插值重新取样。

(D,moving_reg)= imregdemons (移动,固定,N)指定数量的迭代计算。这个函数不使用收敛性判据,因此总是保证运行指定的或默认的迭代次数。

例子

(D,moving_reg]= imregdemons (___,名称,值)注册移动图像使用名称-值对控制方面的重量计算。

例子

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这个例子展示了如何解决一个注册的问题,同样的手已经在两个不同的姿势拍照。的失调在每个图像图像局部变化。因此这是一种非刚性的注册问题。

阅读这两个图像到工作区中。

固定= imread (“hands1.jpg”);移动= imread (“hands2.jpg”);

将图像转换为灰度进行处理。

固定= im2gray(固定);移动= im2gray(移动);

观察初始偏差。手指在不同的姿势。

imshowpair(固定,移动,“蒙太奇”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个类型的对象的形象。

覆盖两个图像,使其容易看到不同的图像。以绿色和红色突出显示的差异。

imshowpair(固定、移动)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个类型的对象的形象。

正确的照明之间的差异移动固定使用直方图匹配图像。这是一种常见的预处理步骤。

移动= imhistmatch(移动、固定);

估计所需的变换使两图像对齐。

[~,movingReg] = imregdemons(移动、固定(500 400 200),“AccumulatedFieldSmoothing”,1.3);

显示的结果登记。在第一个图中,图像叠加显示对齐。

movingReg imshowpair(固定)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个类型的对象的形象。

movingReg imshowpair(固定,“蒙太奇”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个类型的对象的形象。

输入参数

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图像注册,指定为一个2 d或3 d灰度图像。

数据类型:||int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32|逻辑

参考图像在目标定位、指定为一个2 d或3 d灰度图像。

数据类型:||int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32|逻辑

的迭代次数,指定为一个正整数标量或矢量。

当你指定一个向量,N是迭代的数量每级金字塔(分辨率级别)。例如,如果有3金字塔的水平,然后你就可以指定向量(100年,50岁,25),在那里imregdemons在最低分辨率级别执行100次迭代,50迭代在金字塔下一个水平,在最后迭代级——级25迭代与完整的决议。因为它花费更少的时间来处理低分辨率的水平,更多的迭代运行在低分辨率更高的分辨率和更少的迭代的金字塔可以帮助性能。金宝搏官方网站

数据类型:||int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:“AccumulatedFieldSmoothing”, 1.5应用高斯平滑标准差为1.5在每个迭代

平滑应用在每个迭代中,指定为逗号分隔组成的“AccumulatedFieldSmoothing”和一个数字值。该参数控制情况下正规化。imregdemons高斯平滑的标准偏差适用于规范在每个迭代积累的领域。更大的值导致平滑输出位移字段。较小的值导致更多的局部变形位移场的输出。值通常在[0.5,3.0]。当你指定多个PyramidLevels,标准差用于每个金字塔的高斯平滑是相同的水平。

数据类型:

金字塔多分辨率图像水平的使用数量,指定为逗号分隔组成的“PyramidLevels”和一个正整数。

数据类型:

显示栏显示进展等,指定为逗号分隔组成的“DisplayWaitbar”和价值真正的。当设置为真正的,imregdemons显示栏显示进展等待长时间运行的操作。为了防止imregdemons从显示栏等,集DisplayWaitbar

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

输出参数

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位移场,指定为一个数字数组。位移值以像素为单位。

  • 如果固定是一个二维灰度图像的尺寸吗——- - - - - -n,那么位移场数组——- - - - - -n2。D (:: 1)包含位移沿x设在和D (:: 2)包含位移沿y设在。

  • 如果固定是一个3 d灰度图像的尺寸吗——- - - - - -n——- - - - - -p,那么位移场数组——- - - - - -n——- - - - - -p3。D (:,:: 1)包含位移沿x设在,D (:,:: 2)包含位移沿y设在,D (:,:: 3)包含位移沿z设在。

数据类型:

注册图像,返回为一个2 d或3 d灰度图像。扭曲的图像根据位移场D并使用线性插值重新取样。

提示

  • 将一个图像使用位移场D,使用imwarp

引用

蒂里翁[1],j。“图像匹配作为扩散过程:一个类比与麦克斯韦的恶魔”。医学图像分析。卷。2、3号,1998年,页243 - 260。

[2]·T。,X. Pennec, A. Perchant, N. Ayache, "Diffeomorphic Demons: Efficient Non-parametric Image Registration",科学杂志。45卷,1号,补充1,2009年3月,页61 - 72。

扩展功能

版本历史

介绍了R2014b

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另请参阅

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