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MeanSquares

La configuración métrica de error cuadrado medio

Descripción

Un objeto describe una configuración de métrica de error cuadrado medio 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 el registro de imágenes monomodalesimregconfigMeanSquares

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

    metric = registration.metric.MeanSquares;
    MeanSquares

Ejemplos

contraer todo

Crear un objeto y utilizarlo para registrar dos imágenes con brillo y contraste similares.MeanSquares

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

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

Ver 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);

Visualiza las imágenes registradas.

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

Sugerencias

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

Algoritmos

La métrica de similitud de la imagen de cuadrados media se calcula al cuadrar la diferencia de píxeles correspondientes en cada imagen y tomar la media de las diferencias cuadradas.

Introducido en R2012a