主要内容

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imregtform

2つの2次元イメージまたは3次元イメージを位置合わせする幾何学的変換の推定

説明

tform= imregtform (移动固定transformType优化器度规は移動イメージ移动を固定イメージ固定に位置合わせする幾何学的変換を推定します。transformTypeは推定する変換のタイプを定義する字符串スカラーまたは文字ベクトルです。优化器はメトリクスを最適化するための方法を記述するオブジェクトです。度规は最適化するイメージ間の類似度の定量的な尺度を定義するオブジェクトです。出力tformは,移动固定にマッピングする幾何学的変換オブジェクトです。

tform= imregtform (移动Rmoving固定RfixedtransformType优化器度规は幾何学的変換を推定します。ここで,RmovingおよびRfixed移动イメージおよび固定イメージに関連付けられている空間参照オブジェクトを指定します。出力tformは,空間参照オブジェクトRmovingおよびRfixedで定義されている単位で表された幾何学的変換オブジェクトです。

tform= imregtform (___名称,值は,処理の特性を制御する名前と値のペアを使用して,幾何学的変換を推定します。

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2つのイメージを読み取ります。この例では、膝の 2 枚の MRI (磁気共鳴) 画像を使用します。固定イメージはスピン エコー イメージであり、移動イメージは反転回復を行ったスピン エコー イメージです。同時に 2 枚の矢状スライスが取得されますが、ややずれています。

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

位置のずれたイメージを表示します。

imshowpair(固定,移动,“缩放”“联合”

图中包含一个坐标轴。轴包含一个image类型的对象。

異なるセンサーから得たイメージであるため,モダリティを“多通道”に設定して,オプティマイザーとメトリクスを作成します。

[优化器,度量]= imregconfig(“多通道”
optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary Properties: GrowthFactor: 1.050000e+00 Epsilon: 1.500000e-06 InitialRadius: 6.250000e-03 MaximumIterations: 100
metric = registration.metric.MattesMutualInformation属性:NumberOfSpatialSamples: 500 NumberOfHistogramBins: 50 UseAllPixels: 1

問題が大域的最大値に落ち着き,より多くの反復が可能となるように,オプティマイザーのプロパティを調整します。

优化器。InitialRadius = 0.009;优化器。ε= 1.5的军医;优化器。GrowthFactor = 1.01;优化器。MaximumIterations = 300;

レジストレーションを行うイメージ(移动)を参照イメージ(固定)にマッピングする幾何学的変換を見つけます。

Tform = imregtform(移动,固定,仿射的、优化、指标)
tform = affine2d with properties: T: [3x3 double]维数:2

関数imwarpを使用してレジストレーションするイメージ(移动)に変換を適用します。この例では“OutputView”パラメーターを使用し,変換されたイメージの形成に際して参照イメージのワールド座標範囲と解像度を維持しています。

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

レジストレーションが行われたイメージを表示します。

图imshowpair (movingRegistered固定,“缩放”“联合”

图中包含一个坐标轴。轴包含一个image类型的对象。

入力引数

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レジストレーションされるイメージであり,2次元または3次元のグレースケールイメージとして指定されます。

データ型:||int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

レジストレーションされるイメージに関連付けられている空間参照情報。imref2dまたはimref3dオブジェクトとして指定します。

ターゲット方向の参照イメージであり,2次元または3次元のグレースケールイメージとして指定されます。

データ型:||int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32

参照(固定)イメージに関連付けられている空間参照情報。imref2dまたはimref3dオブジェクトとして指定します。

レジストレーションされるイメージに適用される幾何学的変換。次のいずれかの値に指定します。

説明
“翻译” (x, y)の平行移動。
“刚性” 平行移動と回転を含む剛体変換。
“相似” 平行移動,回転およびスケーリングを含む非鏡映相似変換。
仿射的 平行移動,回転,スケーリングおよびせん断を含むアフィン変換。

“相似”および仿射的の変換タイプには,常に非鏡映変換が伴います。

データ型:字符|字符串

類似度メトリクスを最適化するメソッド。优化器オブジェクトRegularStepGradientDescentまたはOnePlusOneEvolutionaryとして指定します。

レジストレーション時に最適化されるイメージの類似度メトリクス。度量オブジェクト均方またはMattesMutualInformationとして指定します。

名前と値のペアの引数

オプションの引数名称,值のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で,价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。

例:“DisplayOptimization”,1は詳細な最適化モードを有効にします。

詳細な最適化フラグ。“DisplayOptimization”と論理値真正的またはで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。レジストレーションプロセスにおいてimregisterが最適化情報をコマンドウィンドウに表示するかどうかを制御します。

データ型:逻辑

最初の幾何学的変換。“InitialTransformation”と幾何学的変換オブジェクトaffine2dまたはaffine3dで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

レジストレーションプロセスで使用されるピラミッドレベルの数。“PyramidLevels”と正の整数で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

例:“PyramidLevels”4は,ピラミッドレベル数を4に設定します。

出力引数

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幾何学的変換。affine2dまたはaffine3dオブジェクトとして返されます。入力行列が3次元である場合,imregtformaffine3dオブジェクトを返します。

ヒント

  • 空間参照情報がある場合は,空間参照オブジェクトを使用してこの情報を必ずimregtformに渡します。この情報によってスケールの差が考慮されるため,imregtformでより適切な結果にすばやく収束するようになります。

  • imregtformimregisterはいずれも同じ基礎となるレジストレーションアルゴリズムを使用しています。imregisterは,移动をリサンプリングする追加ステップを実行し,imregtformで計算された幾何学的変換の推定からレジストレーションされた出力イメージを生成します。移动固定に関連付ける幾何学的変換にアクセスするには,imregtformを使用します。レジストレーションされた出力イメージが必要なときは,imregisterを使用します。

  • 通常,最適化ベースのイメージのレジストレーションで適切な結果を得るには,レジストレーションされるイメージのペアについて,オプティマイザーやメトリクスの設定を変更する必要があります。関数imregconfigによって提供される既定の構成は,単なる開始点にすぎません。変更できる各種のパラメーターの詳細については,imregconfigの出力を参照してください。

R2013aで導入