イメージのレジストレーション
イメージ レジストレーションは、2 つ以上のイメージの位置合わせをするプロセスです。このプロセスでは 1 つのイメージを参照イメージ (固定イメージとも呼ばれる) として指定し、その他のイメージに幾何学的変換や局所的変位を適用して参照イメージと位置合わせします。イメージの位置のずれには、さまざまな理由があります。一般に、イメージは一定でない条件の下でキャプチャされるため、カメラの視点が移動したりシーンの内容が変わったりすることがあります。
Image Processing Toolbox™ と Computer Vision Toolbox™ を組み合わせると、レジストレーション推定アプリによる対話型レジストレーション、強度ベースの自動イメージ レジストレーション、コントロール ポイント レジストレーション、自動特徴マッチングの 4 つのイメージ レジストレーション ソリューションが使用できます。どの手法を使用するかの選択についてのヘルプは、イメージ レジストレーション方法の選択を参照してください。
アプリ
| レジストレーション推定 | 2 次元グレースケール イメージのレジストレーション |
関数
トピック
対話型イメージ レジストレーション
- レジストレーション推定アプリを使用したイメージのレジストレーション
レジストレーション推定アプリで特徴ベースのレジストレーション手法を使用してイメージのペアの位置合わせを行います。
強度ベースの最適化を使用したイメージ レジストレーション
- 強度ベースの自動イメージ レジストレーション
強度ベースの自動イメージ レジストレーションでは、類似度メトリクス、オプティマイザーおよび変換タイプを使用して、2 つのイメージのレジストレーションを対話形式で行います。 - 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
モノモーダル イメージまたはマルチモーダル イメージに適したイメージ メトリクスとオプティマイザーを選択します。 - レジストレーションの前処理手順としての位相相関の使用
位相相関を使用して、イメージの位置が大幅にずれている場合に初期変換の推定をします。 - 正規化された相互相関を使用したイメージのレジストレーション
イメージのトリミングされたサブセットのより大きなイメージとの位置合わせに必要な平行移動を決定します。
コントロール ポイント マッピングを使用したイメージ レジストレーション
- コントロール ポイント レジストレーション
幾何学的変換パラメーターを決定するために、2 つのイメージの対応するポイントのペアを選択します。 - 一致させるコントロール ポイントのペアの選択
コントロール ポイント選択ツールを使用し、レジストレーションするイメージのコントロール ポイントと固定イメージの対応するコントロール ポイントを選択する。
注目の例
イメージの回転とスケーリングの検出
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。
マルチモーダル MRI イメージのレジストレーション
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。
マルチモーダル 3 次元医用画像のレジストレーション
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。
コントロール ポイントを使用した投影歪みのあるイメージのレジストレーション
イメージ内のコントロール ポイントの位置を揃える幾何学的変換を計算して、2 つのイメージをレジストレーションする。
イメージの回転とスケーリングの自動検出
この例では、2 つのイメージ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。具体的には、回転やスケーリングにより 1 つのイメージが別のイメージに対して歪んでいる場合、関数 detectSURFFeatures および estimateGeometricTransform2D を使用して回転角度とスケール係数を特定することができます。その後、これらのパラメーターを使用して、歪んだイメージを元の外観に戻すことができます。
パノラマの作成
この例では、複数のイメージを自動的に繋ぎ合わせてパノラマを作成する方法を示します。イメージを繋ぎ合わせる手続きは、特徴ベースのイメージ レジストレーションを拡張したものです。1 組のイメージ ペアのレジストレーションを行う代わりに、複数のイメージ ペアを互いに比較しながらレジストレーションを連続的に行い、パノラマを形成します。
イメージ ポイント機能を使用したビデオの安定化
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。
