fitgeotrans

Ajustar una transformación geométrica a pares de puntos de control

Sintaxis

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,transformationType)

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'polynomial',degree)

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'pwl')

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'lwm',n)

Descripción

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,transformationType) toma los pares de puntos de control, movingPoints y fixedPoints, y los usa para inferir la transformación geométrica especificada por transformationType.

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'polynomial',degree) ajusta un objeto PolynomialTransformation2D a los pares de puntos de control movingPoints y fixedPoints. Especifique el grado de transformación polinómica degree, que puede ser 2, 3 o 4.

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'pwl') ajusta un objeto PiecewiseLinearTransformation2D a los pares de puntos de control movingPoints y fixedPoints. Esta transformación aplica los puntos de control dividiendo el plano en regiones locales lineales/a trozos. Una transformación afín diferente aplica los puntos de control en cada región local.

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'lwm',n) ajusta un objeto LocalWeightedMeanTransformation2D a los pares de puntos de control movingPoints y fixedPoints. La transformación de la media ponderada local crea una aplicación infiriendo un polinomio en cada punto de control usando los puntos de control contiguos. La aplicación en cualquier ubicación depende de la media ponderada de estos polinomios. Los n puntos más cercanos se utilizan para inferir una transformación polinómica de segundo grado para cada par de puntos de control.

Ejemplos

Crear una transformación geométrica para la alineación de imágenes

En este ejemplo se muestra cómo crear una transformación geométrica que se puede utilizar para alinear dos imágenes.

Cree una imagen de damero y gírela para crear una imagen desalineada.

I = checkerboard(40);
J = imrotate(I,30);
imshowpair(I,J,'montage')

Defina algunos puntos de control correspondientes en la imagen fija (damero) y en la imagen variable (el damero rotado). Puede definir puntos de forma interactiva mediante la herramienta de selección de puntos de control.

fixedPoints = [41 41; 281 161];
movingPoints = [56 175; 324 160];

Cree una transformación geométrica que se puede utilizar para alinear dos imágenes, devuelta como un objeto de transformación geométrica affine2d.

tform = fitgeotrans(movingPoints,fixedPoints,'NonreflectiveSimilarity')

tform = 
  affine2d with properties:

                 T: [3x3 double]
    Dimensionality: 2

Utilice la estimación tform para remuestrear la imagen rotada y registrarla con la imagen fija. Las regiones de color (verde y magenta) de la imagen de superposición de color falso indican un error en el registro. Este error se debe a una falta de precisión en la correspondencia de los puntos de control.

Jregistered = imwarp(J,tform,'OutputView',imref2d(size(I)));
figure
imshowpair(I,Jregistered)

Recupere el ángulo y la escala de la transformación comprobando cómo se rota y se estira un vector unitario paralelo al eje x.

u = [0 1]; 
v = [0 0]; 
[x, y] = transformPointsForward(tform, u, v); 
dx = x(2) - x(1); 
dy = y(2) - y(1); 
angle = (180/pi) * atan2(dy, dx) 

angle = 29.7686

scale = 1 / sqrt(dx^2 + dy^2)

scale = 1.0003

Argumentos de entrada

movingPoints — Coordenadas x e y de los puntos de control de la imagen que desea transformar

matriz de m por 2

Coordenadas x e y de los puntos de control de la imagen que desea transformar, especificadas como una matriz de m por 2.

Ejemplo: movingPoints = [11 11; 41 71];

Tipos de datos: double | single

fixedPoints — Coordenadas x e y de los puntos de control de la imagen fija

matriz de m por 2

Coordenadas x e y de los puntos de control de la imagen fija, especificadas como una matriz de m por 2.

Ejemplo: fixedPoints = [14 44; 70 81];

Tipos de datos: double | single

transformationType — Tipo de transformación

'nonreflectivesimilarity' | 'similarity' | 'affine' | 'projective'

Tipo de transformación, especificado como uno de los siguientes: 'nonreflectivesimilarity', 'similarity', 'affine' o 'projective'. Para obtener más información, consulte Tipos de transformación.

Tipos de datos: char | string

degree — Grado del polinomio

2 | 3 | 4

Grado del polinomio, especificado como el entero 2, 3 o 4.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

n — Número de puntos que se desea usar en el cálculo de la media ponderada local

entero positivo

Número de puntos que se desea usar en el cálculo de la media ponderada local, especificado como un entero positivo. n puede ser tan bajo como 6, pero establecer un valor bajo para n conlleva el riesgo de generar polinomios mal acondicionados.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Argumentos de salida

tform — Transformación

objeto de transformación

Transformación, devuelta como objeto de transformación. El tipo de objeto depende del tipo de transformación. Por ejemplo, si especifica el tipo de transformación 'affine', entonces tform es un objeto affine2d. Si especifica 'pwl', entonces tform es un objeto image.geotrans.PiecewiseLinearTransformation2d.

Más acerca de

Tipos de transformación

En esta tabla se enumeran todos los tipos de transformación compatibles con fitgeotrans en orden de complejidad.

Tipo de transformación	Descripción	Número mínimo de pares de puntos de control	Ejemplo
'nonreflectivesimilarity'	Utilice esta transformación cuando las formas de la imagen en movimiento no han variado, pero la imagen está distorsionada por una combinación de traslación, rotación y escala. Las líneas rectas siguen siendo rectas y las paralelas siguen en paralelo.	2
'similarity'	Es igual que 'nonreflectivesimilarity' con la adición de reflexión opcional.	3
'affine'	Utilice esta transformación cuando las formas de la imagen en movimiento muestran cizallado. Las líneas rectas siguen siendo rectas y las paralelas siguen en paralelo, pero los rectángulos se convierten en paralelogramos.	3
'projective'	Utilice esta transformación cuando la escena parece inclinada. Las líneas rectas siguen siendo rectas, pero las paralelas convergen hacia un punto de fuga.	4
'polynomial'	Utilice esta transformación cuando los objetos de la imagen aparecen curvados. Cuanto mayor sea el orden del polinomio, mejor será el ajuste, pero el resultado puede contener más curvas que la imagen fija.	6 (orden 2) 10 (orden 3) 15 (orden 4)
'pwl'	Utilice esta transformación (lineal a trozos) cuando partes de la imagen aparecen distorsionadas de manera distinta.	4
'lwm'	Utilice esta transformación (media ponderada local) cuando la distorsión varía localmente y la lineal a trozos no es suficiente.	6 (12 recomendado)

Referencias

[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.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• fitgeotrans es compatible con la generación de código C (requiere MATLAB^® Coder™). Para obtener más información, consulte Code Generation for Image Processing.

• Al generar código, el argumento transformationType debe ser una constante en tiempo de compilación y solamente son compatibles los tipos de transformación siguientes: 'nonreflectivesimilarity', 'similarity', 'affine' y 'projective'.

Generación de código de GPU

Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• Al generar código, el argumento transformationType debe ser una constante en tiempo de compilación y solamente son compatibles los tipos de transformación siguientes: 'nonreflectivesimilarity', 'similarity', 'affine' y 'projective'.

Entorno basado en subprocesos

Ejecute código en segundo plano con MATLAB® backgroundPool o acelere código con Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.

Esta función es totalmente compatible con los entornos basados en hilos. Para obtener más información, consulte Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

Historial de versiones

Introducido en R2013b

Consulte también

Funciones

• imwarp | cpselect

Objetos

• affine2d | projective2d | LocalWeightedMeanTransformation2D | PiecewiseLinearTransformation2D | PolynomialTransformation2D

Temas

• Register Images with Projection Distortion Using Control Points
• Control Point Selection Procedure
• Matrix Representation of Geometric Transformations
• Approaches to Registering Images

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