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Técnicas soportadas por la aplicación calculadora de registro

Registro basado en características

Las técnicas de registro basadas en entidades detectan automáticamente características de imagen distintas, como esquinas afiladas, Blobs o regiones de intensidad uniforme. La imagen en movimiento se somete a 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 escala única y seguimiento de puntos.

también detecta las entidades de esquina.MinEigen MinEigen admite imágenes de escala única y seguimiento de puntos.

también detecta las entidades de esquina, utilizando un algoritmo más eficiente que MinEigen.Harris Harris admite imágenes de escala única y seguimiento de puntos.

también detecta las entidades de esquina.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 entidades.

Nota

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

Registro basado en la intensidad

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 se somete a una única transformación global para maximizar la correlación de su intensidad con la intensidad de la imagen fija.

registra imágenes con un brillo y un contraste similares que se capturan en el mismo tipo de escáner o sensor.Monomodal intensity Por ejemplo, utilice la intensidad monomodal para registrar las 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 venir de dos tipos diferentes de dispositivos, como dos modelos de cámara o dos tipos de sistemas de imágenes médicas (como CT y MRI). Estas imágenes también pueden venir 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 las imágenes en el dominio de frecuencia.Phase correlation 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 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

registro aplica transformaciones nonglobal 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 remuestrea mediante la interpolación lineal. Para obtener más información sobre la estimación de un campo de desplazamiento para transformaciones no rígidas, consulte.imregdemons

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