Main Content

Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

MeanSquares

Configuración media de la métrica de error cuadrado

Descripción

Un objeto describe una configuración de métrica de error cuadrado media que se pasa a la función para resolver problemas de registro de imágenes.MeanSquaresimregister

Creación

Puede crear un objeto utilizando los métodos siguientes:MeanSquares

  • — Devuelve un objeto emparejado con un optimizador adecuado para registrar imágenes monomodalesimregconfigMeanSquares

  • Al introducir en la línea de comandose se crea un objeto

    metric = registration.metric.MeanSquares;
    MeanSquares

Ejemplos

contraer todo

Crea un objeto y úsalo para registrar dos imágenes con un brillo y un contraste similares.MeanSquares

Lea la imagen de referencia y cree una copia no registrada.

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

Vea las imágenes desalineadas.

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

Cree el objeto de configuración de métricas 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 de la métrica para obtener más precisión.

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

Realice el registro.

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

Ver las imágenes registradas.

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

Sugerencias

  • La métrica de cuadrados medios es una diferencia de elemento entre dos imágenes de entrada. El valor ideal es cero. Puede examinar los valores calculados de error cuadrado medio si habilita al llamar a .'DisplayOptimization'imregister Por ejemplo,movingRegistered = imregister(moving,fixed,'rigid',optimizer,metric,'DisplayOptimization',true);

Algoritmos

La métrica de similitud de imagen de cuadrados medios se calcula cuadrando la diferencia de píxeles correspondientes en cada imagen y tomando la media de las diferencias cuadradas.

Introducido en R2012a