Registration Estimator
Registrar imágenes 2D en escala de grises
Descripción
La app Registration Estimator alinea imágenes 2D en escala de grises utilizando el registro de imagen automático. Con esta app, puede:
Comparar técnicas de registro no rígido, basadas en características y basadas en la intensidad de forma interactiva.
Obtener la imagen registrada y la transformación geométrica.
Generar una función con la técnica de registro y la configuración deseadas. Llamar a esta función para registrar otras imágenes utilizando la misma configuración.
Técnicas basadas en características
Las técnicas de registro basadas en características detectan automáticamente características distintivas de la imagen, como esquinas pronunciadas, blobs o regiones de intensidad uniforme. La imagen en movimiento sufre una única transformación global para proporcionar la mejor alineación de las características correspondientes con la imagen fija.
FAST detecta características de esquina, especialmente en escenas de origen humano, como calles y habitaciones interiores. FAST admite imágenes de escala única y seguimiento de puntos.
MinEigen también detecta características de esquina. MinEigen admite imágenes de escala única y seguimiento de puntos.
Harris también detecta características de esquina utilizando un algoritmo más eficiente que MinEigen. Harris admite imágenes de escala única y seguimiento de puntos.
BRISK también detecta características de esquina. A diferencia de los algoritmos anteriores, BRISK admite cambios de escala y rotación, y seguimiento de puntos.
ORB detecta esquinas en las imágenes con cambios en la escala o rotación.
SURF detecta blobs en las imágenes y admite cambios en la escala y la rotación.
KAZE detecta características de blobs multiescala a partir de un espacio de escala construido mediante difusión no lineal.
MSER detecta regiones de intensidad uniforme. MSER admite cambios de escala y rotación, y es más robusto a las transformaciones afines que los demás algoritmos basados en características.
Técnicas basadas en la intensidad
Registration Estimator ofrece tres técnicas de registro que utilizan la optimización métrica de la intensidad:
Intensidad monomodal
Intensidad multimodal
Correlación de fase
Las técnicas de registro basadas en la intensidad correlacionan la intensidad de la imagen en el dominio espacial o de frecuencia. La imagen en movimiento sufre una única transformación global para maximizar la correlación de su intensidad con la intensidad de la imagen fija.
La intensidad monomodal registra imágenes con brillo y contraste similares que se capturan en el mismo tipo de escáner o sensor. Por ejemplo, utilice la intensidad monomodal para registrar resonancias magnéticas realizadas a sujetos similares utilizando la misma secuencia de imágenes.
La intensidad multimodal registra imágenes con diferente brillo y contraste. Estas imágenes pueden proceder de dos tipos distintos de dispositivo, como dos modelos de cámara o dos tipos de sistemas de captura de imágenes médicas (como un TAC o una RM). Estas imágenes también pueden proceder de un solo dispositivo. Por ejemplo, utilice la intensidad multimodal para registrar imágenes tomadas con la misma cámara utilizando diferentes ajustes de exposición o para registrar imágenes de RM adquiridas durante una sola sesión utilizando diferentes secuencias de imágenes.
La correlación de fase registra imágenes en el dominio de la frecuencia. Al igual que la intensidad multimodal, la correlación de fase es invariable al brillo de la imagen. La correlación de fase es más robusta al ruido que las demás técnicas de registro basadas en la intensidad.
Técnicas de registro no rígido
El registro no rígido aplica transformaciones no globales a la imagen en movimiento. Las transformaciones no rígidas generan un campo de desplazamiento, en el que cada ubicación de píxel en la imagen fija se asigna a una ubicación correspondiente en la imagen en movimiento. A continuación, la imagen en movimiento se deforma según el campo de desplazamiento y se remuestrea utilizando interpolación lineal. Para obtener más información sobre cómo estimar un campo de desplazamiento para transformaciones no rígidas, consulte imregdemons.
Abrir la aplicación Registration Estimator
Barra de herramientas de MATLAB®: En la pestaña Apps, en Image Processing and Computer Vision, haga clic en el icono de la app Registration Estimator.
Línea de comandos de MATLAB: Introduzca la función
registrationEstimator.
Uso programático
Sugerencias
Puede registrar imágenes y generar funciones para todas las técnicas basadas en características sin una licencia de Computer Vision Toolbox™. Sin embargo, para ejecutar una función autogenerada que utiliza una técnica de registro basada en características, debe tener Computer Vision Toolbox. Para obtener más información, consulte Export Results from Registration Estimator App.
