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Técnicas apoyadas por la aplicación estimador de registro

Registro basado en características

Las técnicas de registro basadas en características detectan automáticamente entidades de imagen distintas, como esquinas nítidas, blobs o regiones de intensidad uniforme. La imagen en movimiento experimenta una única transformación global para proporcionar la mejor alineación de las entidades correspondientes con la imagen fija.

detecta las características de las esquinas, especialmente en escenas de origen humano como calles y salas interiores.FAST FAST admite imágenes de una sola escala y seguimiento de puntos.

también detecta las características de las esquinas.MinEigen MinEigen admite imágenes de una sola escala y seguimiento de puntos.

también detecta las características de las esquinas, utilizando un algoritmo más eficiente que MinEigen.Harris Harris admite imágenes de una sola escala y seguimiento de puntos.

también detecta las características de las esquinas.BRISK A diferencia de los algoritmos anteriores, BRISK admite cambios en la escala y la rotación, y el seguimiento de puntos.

detecta blobs en imágenes y admite cambios en la escala y la rotación.SURF

detecta regiones de intensidad uniforme.MSER MSER admite cambios en la escala y la rotación, y es más robusto para las transformaciones afines que los otros algoritmos basados en características.

Nota

Existe un flujo de trabajo automatizado basado en características en el archivo .Computer Vision Toolbox™ Este flujo de trabajo incluye detección, extracción y coincidencia de características, seguida de estimación de transformación. Para obtener más información, consulte .Buscar rotación y escala de imagen mediante la coincidencia automatizada de funciones

Registro basado en la intensidad

Las técnicas de registro basadas en intensidad correlacionan la intensidad de la imagen en el dominio espacial o de frecuencia. La imagen en movimiento experimenta una única transformación global para maximizar la correlación de su intensidad con la intensidad de la imagen fija.

registra imágenes con un brillo y contraste similares que se capturan en el mismo tipo de escáner o sensor.Monomodal intensity Por ejemplo, utilice la intensidad monomodal para registrar exploraciones por RMN tomadas de sujetos similares utilizando la misma secuencia de imágenes.

registra imágenes con diferente brillo y contraste.Multimodal intensity Estas imágenes pueden provenir de dos tipos diferentes de dispositivos, como dos modelos de cámara o dos tipos de sistemas de imágenes médicas (como LA tomografía computarizada y la resonancia magnética). Estas imágenes también pueden provenir 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 RMN adquiridas durante una sola sesión utilizando diferentes secuencias de imágenes.

registra imágenes en el dominio de frecuencia.Phase correlation Al igual que la intensidad multimodal, la correlación de fases es invariable al brillo de la imagen. La correlación de fases es más robusta para el ruido que las otras técnicas de registro basadas en la intensidad.

Nota

La correlación de fase proporciona mejores resultados cuando la relación de aspecto de cada imagen es cuadrada.

Registro no rígido

el registro aplica transformaciones no globales a la imagen en movimiento.Nonrigid Las transformaciones no rígidas generan un campo de desplazamiento, en el que cada ubicación de píxel de 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 vuelve a muestrear mediante interpolación lineal. Para obtener más información sobre cómo estimar un campo de desplazamiento para transformaciones no rígidas, consulte .imregdemons

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