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MeanSquares

Configuración de métrica de error cuadrático medio

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Descripción

Un objeto MeanSquares describe la configuración de métrica de un error cuadrático medio que se pasa a la función imregister para solucionar problemas de registro de imágenes.

Creación

Puede crear un objeto MeanSquares empleando los métodos siguientes:

imregconfig: devuelve un objeto MeanSquares emparejado con un optimizador adecuado para registrar imágenes monomodales.
Al introducir
```
metric = registration.metric.MeanSquares;
```
en la línea de comandos, se crea un objecto MeanSquares.

Ejemplos

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Registrar imágenes con métrica de cuadrático medio

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Cree un objeto MeanSquares y úselo para registrar dos imágenes con brillo y contraste similares.

Lea la imagen de referencia y cree una copia sin registrar.

fixed = imread('pout.tif');
moving = imrotate(fixed,5,'bilinear','crop');

Visualice las imágenes desalineadas.

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

Cree el objeto de configuración de métrica adecuado para registrar imágenes monomodales.

metric = registration.metric.MeanSquares

metric = 
  registration.metric.MeanSquares

  This class has no properties.

Cree el objeto de configuración del optimizador.

optimizer = registration.optimizer.RegularStepGradientDescent;

Modifique la configuración del optimizador para obtener más precisión.

optimizer.MaximumIterations = 300;
optimizer.MinimumStepLength = 5e-4;

Realice el registro.

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

Visualice las imágenes registradas.

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

Sugerencias

La métrica de cuadráticos medios es una diferencia a nivel de elemento entre dos imágenes de entrada. El valor ideal es el cero. Si habilita 'DisplayOptimization' al llamar a imregister, puede examinar los valores calculados del error cuadrático medio. Por ejemplo, movingRegistered = imregister(moving,fixed,'rigid',optimizer,metric,'DisplayOptimization',true);

Algoritmos

La métrica de similaridad de imágenes de cuadráticos medios se calcula elevando al cuadrado la diferencia de los píxeles correspondientes de cada imagen y tomando la media de las diferencias elevadas al cuadrado.

Capacidades ampliadas

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 Ejecutar funciones de MATLAB en un entorno basado en subprocesos.

Historial de versiones

Introducido en R2012a

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R2021b: Compatibilidad con entornos basados en hilos

Ahora MeanSquares es compatible con los entornos basados en hilos.

Consulte también