OnePlusOneEvolutionary
一加一的进化优化配置
描述
一个OnePlusOneEvolutionary对象描述了一加一进化优化配置,传递给函数imregister解决图像配准问题。
创建
您可以创建一个OnePlusOneEvolutionary对象使用以下方法:
imregconfig——返回一个OnePlusOneEvolutionary对象搭配合适的度量的多通道图像登记进入
在命令行创建一个度量= registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary;
OnePlusOneEvolutionary对象的默认设置
属性
例子
一加一的进化优化器登记照片
创建一个OnePlusOneEvolutionary对象,并使用它来注册两个膝盖的MRI图像,得到使用不同的协议。
读取图像到工作区中。多通道图像,因为他们有不同的亮度和对比度。
固定= dicomread (“knee1.dcm”);移动= dicomread (“knee2.dcm”);
查看错位的图像。
图imshowpair(固定,移动,“缩放”,“联合”);
创建优化器配置对象适用于注册多通道图像。
优化器= registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary
优化器= registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary属性: GrowthFactor: 1.050000e+00 Epsilon: 1.500000e-06 InitialRadius: 6.250000e-03 MaximumIterations: 100
创建指标配置对象适用于注册多通道图像。
度量= registration.metric.MattesMutualInformation;
调整优化器的属性,以便将汇聚全球最大的问题。增加迭代的数量优化器将使用来解决这个问题。
优化器。InitialRadius = 0.009;优化器。ε= 1.5e-4; optimizer.GrowthFactor = 1.01; optimizer.MaximumIterations = 300;
执行注册。
movingRegistered = imregister(移动,固定的,仿射的优化器,指标);
查看注册图像。
图imshowpair (movingRegistered固定,“缩放”,“联合”);
算法
进化算法迭代找到一组参数,产生最好的登记结果。它通过扰动或变异,上次迭代的参数(父)。如果新(孩子)参数产生一个更好的结果,那么参数摄动的孩子变成了新的父母,也许更积极。如果父母产生更好的结果,它仍是父母和下一个扰动是不那么咄咄逼人。
引用
[1]Styner, M。,C. Brechbuehler, G. Székely, and G. Gerig. "Parametric estimate of intensity inhomogeneities applied to MRI."IEEE医学成像。第三卷。19日,2000年,页153 - 165。
