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

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説明

レジストレーション推定アプリは、自動イメージレジストレーションを使用して 2 次元グレースケールイメージの位置を合わせます。このアプリを使って次のことを実行できます。

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手法を対話形式で比較します。
レジストレーションされたイメージと幾何学的変換を取得します。
必要なレジストレーションの手法と設定を含む関数を生成します。この関数を呼び出して、他のイメージのレジストレーションを同じ設定で行います。

その他

特徴ベースの手法

特徴ベースのレジストレーション手法は、鋭角のコーナー、ブロブ、強度が一様な領域など、イメージの目立つ特徴を自動的に検出します。固定イメージと対応する特徴の位置をできる限り合わせるために、移動イメージでは単一のグローバル変換が行われます。

FAST は、特に路上や室内など人工物のシーンでコーナー特徴を検出します。FAST は単一スケールイメージと点追跡をサポートします。

MinEigen も同様にコーナー特徴を検出します。MinEigen は単一スケールイメージと点追跡をサポートします。

Harris でもコーナー特徴を検出しますが、MinEigen より効率的なアルゴリズムを使用します。Harris は単一スケールイメージと点追跡をサポートします。

BRISK でもコーナー特徴を検出します。前記のアルゴリズムとは異なり、BRISK はスケールや回転の変化と点追跡をサポートします。

ORB は、スケールや回転が変更されているイメージでコーナーを検出します。

SURF はイメージ内のブロブを検出し、スケールや回転の変化をサポートします。

KAZE は、非線形拡散を使用して構成されたスケール空間から、マルチスケールでブロブの特徴を検出します。

MSER は強度が一様な領域を検出します。MSER はスケールや回転の変化をサポートし、アフィン変換に対して他の特徴ベースのアルゴリズムよりもロバスト性に優れています。

強度ベースの手法

レジストレーション推定には、強度メトリクス最適化に使用する 3 つのレジストレーション手法が用意されています。

モノモーダル強度
マルチモーダル強度
位相相関

強度ベースのレジストレーション手法は、空間領域または周波数領域のイメージ強度の相関を計算します。移動イメージの強度と固定イメージの強度の相関を最大化するために、移動イメージでは単一のグローバル変換が行われます。

Monomodal intensity は、同じタイプのスキャナーやセンサーでキャプチャされた類似の明度とコントラストを持つイメージのレジストレーションを行います。たとえば、同じイメージシーケンスで同様の被験者に実施された MRI スキャンのレジストレーションには、モノモーダル強度を使用します。

Multimodal intensity は、異なる明度とコントラストを持つイメージのレジストレーションを行います。これらのイメージは、2 つのカメラモデルや 2 種類の医療撮像システム (CT や MRI など) のような 2 つの異なる種類の装置から入手できます。また、これらのイメージは 1 つの装置から入手することもできます。たとえば、異なる露光設定を使用する同一カメラで撮られたイメージのレジストレーション、または異なる撮影シーケンスで単一セッション時に取得された MRI イメージのレジストレーションには、マルチモーダル強度を使用します。

Phase correlation は、周波数領域でイメージのレジストレーションを行います。マルチモーダル強度と同様に、位相相関はイメージの明度に対して不変です。位相相関は、他の強度ベースのレジストレーション手法よりもノイズに対してロバスト性に優れています。

非剛体レジストレーション手法

Nonrigid レジストレーションは、非グローバル変換を移動イメージに適用します。非剛体変換は変位場を生成し、固定イメージの各ピクセル位置が移動イメージの対応する位置にマッピングされます。その結果、移動イメージは変位場に従って曲げられ、線形内挿によってリサンプルされます。非剛体変換の変位場推定の詳細については、imregdemons を参照してください。