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強度ベースのイメージ レジストレーションのオプティマイザーとメトリクスの作成

imregister にイメージ類似度メトリクスとオプティマイザー手法を渡すことができます。イメージ類似度メトリクスは、2 つのイメージを取って、イメージがどのくらい類似しているかを記述するスカラー値を返します。imregister に渡すオプティマイザーは、類似度メトリクスを最小化または最大化するための方法論を定義します。

imregister は 2 つの類似度メトリクスをサポートしています。

  • マテス相互情報量

  • 平均二乗誤差

また、imregister はイメージ メトリクスを最適化する 2 つの手法をサポートします。

  • (1+1) 進化

  • 規則的なステップ勾配降下

メトリクスとオプティマイザーは任意の組み合わせで imregister に渡せますが、ある種のイメージ クラスにより適している組み合わせがいくつかあります。適切な出発点を選択できるように、次の表を参照してください。

キャプチャ シナリオMetricオプティマイザー
モノモーダルMeanSquaresRegularStepGradientDescent
マルチモーダルMattesMutualInformationOnePlusOneEvolutionary

imregconfig を使用して、キャプチャ シナリオの既定のメトリクスとオプティマイザーを 1 ステップで作成します。たとえば、次のコマンドはモノモーダル イメージのレジストレーションに適している optimizer オブジェクトと metric オブジェクトを返します。

[optimizer,metric] = imregconfig('monomodal');

あるいは、オブジェクトを個別に作成することもできます。これにより、特定のレジストレーションの問題に対応するため、別の組み合わせを作成することができます。次のコードは、同じモノモーダルのオプティマイザーとメトリクスの組み合わせを作成しています。

optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent();
metric = registration.metric.MeanSquares();

最適化ベースのイメージ レジストレーションで適切な結果を得るには、オプティマイザーまたはメトリクスの設定の変更が必要になることがあります。imregister でメトリクスとオプティマイザーを変更して使用する方法の例については、マルチモーダル MRI イメージのレジストレーションを参照してください。

参考

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