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イメージのレジストレーション
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。
- レジストレーション推定アプリでサポートされる手法
レジストレーション推定アプリには、特徴ベース、強度ベースおよび非剛体のレジストレーションに使用するアルゴリズムが用意されています。
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っ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。 - コントロール ポイント レジストレーションの幾何学的変換のタイプ
コントロール ポイント レジストレーションは、相似変換、アフィン変換、射影変換、多項式変換、区分的線形変換、局所重み付き平均変換のパラメーターを推定できます。 - コントロール ポイントの選択手順
2 次元イメージのペアに対話形式でコントロール ポイントを指定するために、コントロール ポイント選択ツールを使用する。
- 相互相関を使用したコントロール ポイントの位置の改善
相互相関を使用してコントロール ポイントの選択を微調整します。
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
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。
自動特徴マッチングを使用したイメージの回転とスケールの検出
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。
特徴に基づくパノラマ イメージの繋ぎ合わせ
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。
特徴点のマッチングを使用した映像安定化
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。
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