cp2tform
(非推奨) コントロール ポイントのペアからの空間変換の推測
cp2tform
は推奨されません。代わりに fitgeotform2d
を使用してください。
構文
説明
はコントロール ポイントのペアから空間変換を推測し、この変換を tform
= cp2tform(movingPoints
,fixedPoints
,transformationType
)tform
構造体として返します。一部の変換タイプには、以下の構文で示すような追加パラメーターがオプションで存在します。
では、多項式を使用する順番を指定できます。tform
= cp2tform(movingPoints
,fixedPoints
,'polynomial',degree
)
は近傍のコントロール ポイントを使用して、各コントロール ポイントで多項式を推定し、マッピングを行います。任意の位置でのマッピングは、これらの多項式の加重平均に依存します。オプションで、各多項式の推定に使用されるポイントの数 tform
= cp2tform(movingPoints
,fixedPoints
,'lwm',n
)n
を指定できます。n
個の最近傍点が、コントロール ポイントの各組に対して次数 2 の多項式を推測するために使用されます。
は、固定コントロール ポイントの Delaunay 三角形分割を作成し、対応する移動コントロール ポイントを固定コントロール ポイントにマッピングします。マッピングは各三角形に対して線形 (アフィン) で、コントロール ポイント間で連続的ですが、個々の三角形がそれ自身マッピングされたものになるため、連続的に微分可能ではありません。tform
= cp2tform(movingPoints
,fixedPoints
,'piecewise linear')
[
は、区分的線形変換に使用されたコントロール ポイントを tform
,usedMP
,usedFP
,badMP
,badFP
] = cp2tform(movingPoints
,fixedPoints
,'piecewise linear')usedMP
と usedFP
に返します。この構文は、重なった縮退三角形の中央の頂点であるために除去されたコントロール ポイントも badMP
と badFP
に返します。
は、tform
= cp2tform(cpstruct
,transformationType
,___)cpstruct
構造体を使用して、移動イメージと固定イメージのコントロール ポイント座標を格納します。
[
は、変換に使用されたコントロール ポイントも tform
,usedMP
,usedFP
] = cp2tform(cpstruct
,transformationType
,___)usedMP
と usedFP
に返します。一致しない点や予測点は使用されません。cpstruct2pairs
を参照してください。
例
入力引数
出力引数
ヒント
transformtype
が'nonreflective similarity'
、'similarity'
、'affine'
、'projective'
または'polynomial'
であり、特定の変換に必要な最小数のコントロール ポイントがmovingPoints
とfixedPoints
(またはcpstruct
) にある場合、cp2tform
は係数を正確に検出します。movingPoints
とfixedPoints
に最小数より多いコントロール ポイントがある場合は、最小二乗解が求められます。mldivide
を参照してください。movingPoints
またはfixedPoints
の原点に対して (値の範囲と比較して) 大きなオフセットがある場合、cp2tform
は境界ボックスの中心が原点と重なるように点をシフトさせてから、tform
構造体を近似します。この処理は数値的な安定性を高めるものであり、座標のシフトを必要に応じて自動的に適用したり元に戻したりするカスタムtform
の内部に原点を中心としたtform
をラップすることによって透過的に行われます。このため、変換タイプが同じでも、座標入力が異なればfields(T)
の出力結果は異なる場合があります。
アルゴリズム
参照
[1] Goshtasby, Ardeshir, "Piecewise linear mapping functions for image registration," Pattern Recognition, Vol. 19, 1986, pp. 459-466.
[2] Goshtasby, Ardeshir, "Image registration by local approximation methods," Image and Vision Computing, Vol. 6, 1988, pp. 255-261.
バージョン履歴
R2006a より前に導入