imregister
強度ベースのイメージ レジストレーション
構文
説明
moving_reg = imregister(moving,fixed,transformType,optimizer,metric)moving を変換し、参照イメージ fixed にレジストレーションします。transformType は実行する変換のタイプを定義し、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し、optimizer はメトリクスを最適化するための方法を記述します。この関数は、レジストレーションされたイメージ moving_reg を返します。
[ は、空間参照イメージ moving_reg,R_reg] = imregister(moving,Rmoving,fixed,Rfixed,transformType,optimizer,metric)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(___, は、1 つ以上の名前と値のペアの引数によって追加オプションを指定します。Name,Value)
例
2 つのイメージを読み取ります。この例では、膝の 2 個の MRI (磁気共鳴) イメージを使用します。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 個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" に指定して、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。
imshowpair(fixed,movingRegistered,"Scaling","joint")
入力引数
名前と値の引数
出力引数
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の詳細については、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。
バージョン履歴
R2012a で導入参考
アプリ
関数
imregconfig|imregcorr|imregtform|imwarp|imshowpair|imfuse|imregicp(Medical Imaging Toolbox)
