イメージのレジストレーション

コントロール ポイントを使用して、回転およびスケールの変更によって違いの生じた 2 つのイメージの位置合わせを行います。

強度ベースの自動イメージ レジストレーションを使用して、2 つのマルチモーダル MRI イメージを共通の座標系に対して位置合わせします。

強度ベースの自動イメージ レジストレーションを使用して、2 つのボリューム イメージの位置合わせを行います。

2 つのイメージに共通のコントロール ポイントを選択し、そのコントロール ポイントの位置を揃える幾何学的変換を計算して、両イメージのレジストレーションを行います。

この例では、イメージのペアの間に見られる幾何学的変換を自動的に判定する方法を説明します。あるイメージをもう 1 つのイメージと比べて回転とスケールによる歪みが見られる場合に、detectSURFFeatures および estgeotform2d を使用して回転角度と倍率を求めます。その後、歪んだイメージを変換して元のイメージを復元することができます。

この例では、特徴ベースのイメージ レジストレーションの手法を使用してパノラマを自動作成する方法を説明します。

この例では、不安定なプラットフォームから撮影されたビデオを安定化する方法を説明します。映像安定化の 1 つの方法は、イメージ内の際立った特徴を追跡し、これをアンカー ポイントとして、それに対するすべての摂動を取り除くことです。ただし、この手続きは、最初のビデオ フレームのどこに際立った特徴があるかについての知識を用いてブートストラップしなければなりません。この例では、そのような "事前" 知識がなくても有効な、映像安定化の方法について説明します。この方法では、代わりにビデオ シーケンス内の "背景面" を自動的に探索し、その観測された歪みを使ってカメラの動きを補正します。