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imregister

強度ベースのイメージ レジストレーション

構文

moving_reg = imregister(moving,fixed,transformType,optimizer,metric)

[moving_reg,R_reg] = imregister(moving,Rmoving,fixed,Rfixed,transformType,optimizer,metric)

___ = imregister(___,Name,Value)

説明

moving_reg = imregister(moving,fixed,transformType,optimizer,metric) は、参照イメージ fixed を用いてレジストレーションされるように、2 次元または 3 次元のイメージ moving を変換します。moving イメージと fixed イメージはいずれも同じ次元 (2 次元または 3 次元) でなければなりません。transformType は実行する変換のタイプを定義する string スカラーまたは文字ベクトルです。optimizer はメトリクスを最適化するための方法を記述するオブジェクトです。metric は最適化するイメージ間における類似度の定量的な尺度を定義するオブジェクトです。位置を揃えたイメージ moving_reg が返されます。

[moving_reg,R_reg] = imregister(moving,Rmoving,fixed,Rfixed,transformType,optimizer,metric) は、空間参照イメージ fixed を用いてレジストレーションされるように、空間参照イメージ moving を変換します。Rmoving および Rfixed は、moving および fixed のワールド座標範囲と解像度を記述する空間参照オブジェクトです。

___ = imregister(___,Name,Value) は、1 つまたは複数の引数ペア Name,Value によって追加オプションを指定します。

例

オプティマイザーを使用したマルチモーダル MRI イメージのレジストレーション

2 つのイメージを読み取ります。この例では、膝の 2 枚の MRI (磁気共鳴) 画像を使用します。固定イメージはスピン エコー イメージであり、移動イメージは反転回復を行ったスピン エコー イメージです。同時に 2 枚の矢状スライスが取得されますが、ややずれています。

fixed = dicomread('knee1.dcm');
moving = dicomread('knee2.dcm');

位置のずれたイメージを表示します。

imshowpair(fixed, moving,'Scaling','joint')

異なるセンサーから得たイメージであるため、モダリティを 'multimodal' に設定して、オプティマイザーとメトリクスを作成します。

[optimizer, metric] = imregconfig('multimodal')

optimizer = 
  registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary

  Properties:
         GrowthFactor: 1.050000e+00
              Epsilon: 1.500000e-06
        InitialRadius: 6.250000e-03
    MaximumIterations: 100

metric = 
  registration.metric.MattesMutualInformation

  Properties:
    NumberOfSpatialSamples: 500
     NumberOfHistogramBins: 50
              UseAllPixels: 1

問題が大域的最大値に落ち着き、より多くの反復が可能となるように、オプティマイザーのプロパティを調整します。

optimizer.InitialRadius = 0.009;
optimizer.Epsilon = 1.5e-4;
optimizer.GrowthFactor = 1.01;
optimizer.MaximumIterations = 300;

レジストレーションを実行します。

movingRegistered = imregister(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);

レジストレーションが行われたイメージを表示します。

figure
imshowpair(fixed, movingRegistered,'Scaling','joint')

入力引数

moving — レジストレーションされるイメージ

グレースケール イメージ

レジストレーションされるイメージであり、2 次元または 3 次元のグレースケール イメージとして指定されます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Rmoving — レジストレーションされるイメージに関連付けられている空間参照情報

imref2d または imref3d オブジェクト

レジストレーションされるイメージに関連付けられている空間参照情報。imref2d または imref3d オブジェクトとして指定します。

fixed — ターゲット方向の参照イメージ

グレースケール イメージ

ターゲット方向の参照イメージであり、グレースケール イメージとして指定されます。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

Rfixed — 参照イメージに関連付けられている空間参照情報

imref2d または imref3d オブジェクト

参照 (固定) イメージに関連付けられている空間参照情報。imref2d または imref3d オブジェクトとして指定します。

transformType — レジストレーションされるイメージに適用される幾何学的変換

'translation' | 'rigid' | 'similarity' | 'affine'

移動イメージに適用される幾何学的変換は、次のいずれかの値に指定します。

値	説明
'translation'	2 次元の (x,y) の平行移動または 3 次元の (x,y,z) の平行移動。
'rigid'	平行移動と回転を含む剛体変換。
'similarity'	平行移動、回転およびスケーリングを含む非鏡映相似変換。
'affine'	平行移動、回転、スケーリングおよびせん断を含むアフィン変換。

'similarity' および 'affine' の変換タイプには、常に非鏡映変換が伴います。

データ型: char | string

optimizer — 類似度メトリクスを最適化するメソッド

optimizer オブジェクト RegularStepGradientDescent または OnePlusOneEvolutionary

類似度メトリクスを最適化するメソッド。optimizer オブジェクト RegularStepGradientDescent または OnePlusOneEvolutionary として指定します。

metric — レジストレーション時に最適化されるイメージの類似度メトリクス

metric オブジェクト MeanSquares または MattesMutualInformation

レジストレーション時に最適化されるイメージの類似度メトリクス。metric オブジェクト MeanSquares または MattesMutualInformation として指定します。

名前と値のペアの引数

オプションの引数 Name,Value のコンマ区切りペアを指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。

例: 'DisplayOptimization',1 は詳細な最適化モードを有効にします。

'DisplayOptimization' — 詳細な最適化フラグ

false (既定値) | true

詳細な最適化フラグ。'DisplayOptimization' と論理値 true または false で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。レジストレーション プロセスにおいて imregister が最適化情報をコマンド ウィンドウに表示するかどうかを制御します。

データ型: logical

'InitialTransformation' — 最初の幾何学的変換

affine2d または affine3d オブジェクト

最初の幾何学的変換。'InitialTransformation' と幾何学的変換オブジェクト affine2d または affine3d で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

'PyramidLevels' — レジストレーション プロセスで使用されるピラミッド レベルの数

3 (既定値) | 正の整数

レジストレーション プロセスで使用されるピラミッド レベルの数。'PyramidLevels' と正の整数で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

例: 'PyramidLevels',4 は、ピラミッド レベル数を 4 に設定します。

データ型: double

出力引数

moving_reg — 変換されたイメージ

数値行列

変換されたイメージであり、行列として返されます。元のイメージ内の位置に対応せずに塗りつぶされるピクセルはすべて 0 です。

R_reg — 出力イメージに関連付けられている空間参照情報

imref2d または imref3d オブジェクト

出力イメージに関連付けられている空間参照情報。空間参照オブジェクト imref2d または imref3d オブジェクトとして返されます。

ヒント

• imregtform と imregister はいずれも同じ基礎となるレジストレーション アルゴリズムを使用しています。imregister は、moving をリサンプリングする追加ステップを実行し、imregtform で計算された幾何学的変換の推定からレジストレーションされた出力イメージを生成します。moving を fixed に関連付ける幾何学的変換にアクセスするには、imregtform を使用します。レジストレーションされた出力イメージが必要なときは、imregister を使用します。

• imregister を呼び出す前に、関数 imregconfig を使用して optimizer と metric を作成します。通常、最適化ベースのイメージのレジストレーションで適切な結果を得るには、レジストレーションされるイメージのペアについて、オプティマイザーまたはメトリクスの設定を変更する必要があります。関数 imregconfig によって提供される既定の構成は、単なる開始点にすぎません。たとえば、オプティマイザーで反復の数を増やす、オプティマイザーのステップ サイズを減らす、または確率メトリクスのサンプル数を変更すると、パフォーマンスが低下するものの、レジストレーションはある程度改善されます。変更できる各種のパラメーターについての詳細は、imregconfig の出力を参照してください。

• イメージの空間スケールの差が 10% を超える場合、レジストレーションの前に imresize でサイズを変更します。

• imshowpair または imfuse を使用してレジストレーションの結果を可視化します。

• 自動化されたワークフローで imregister を使用して、複数のイメージをレジストレーションできます。

• レジストレーション対象のイメージに関する空間参照情報がある場合は、空間参照オブジェクトを使用して、その情報を imregister に指定します。これによってスケールの差が考慮に入れられるため、imregister でより適切な結果に素早く収束するようになります。

参考

アプリ

• レジストレーション推定

関数

• imfuse | imregconfig | imregcorr | imregtform | imshowpair | imwarp

トピック

• 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
• 強度ベースの自動イメージ レジストレーション

R2012a で導入

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