「3次元画像の位置合わせ」の版間の差分

提供: Eospedia
移動: 案内検索
(相関法によるもの)
行10: 行10:
 
== 相関法によるもの ==
 
== 相関法によるもの ==
 
 相互相関法を使って、3次元画像間の相関値を類似性測度として計算します。その中で、類似性の一番高い向きを比較します。
 
 相互相関法を使って、3次元画像間の相関値を類似性測度として計算します。その中で、類似性の一番高い向きを比較します。
* mrcImageAutoRotationCorrelation3D:3次元画像に対して真面目に回転しながら、相関をとり、一番相関値の高い向きを見出します。
+
 
 +
[[mrcImageAutoRotationCorrelation3D]]:3次元画像に対して真面目に回転しながら、相関をとり、一番相関値の高い向きを見出します。
 
 
 
 
** 特徴空間:ボクセルそのものを用います。
+
* 特徴空間:ボクセルそのものを用います。
** 探索空間:回転角方法には範囲指定、刻み幅指定が可能。平行移動に関しては、ピクセル間隔で全探索に対応します。
+
* 探索空間:回転角方法には範囲指定、刻み幅指定が可能。平行移動に関しては、ピクセル間隔で全探索に対応します。
** 探索方法:オイラー角を使って、画像を回転させながら、相関関数を計算し、平行移動のなかで最大値を求めます。
+
* 探索方法:オイラー角を使って、画像を回転させながら、相関関数を計算し、平行移動のなかで最大値を求めます。
** 類似性測度:相関値を用います。
+
* 類似性測度:相関値を用います。
 
 相関値としては、通常の相関関数、位相相関関数、強度の2乗根を重みとして位相相関をとる方法などに対応しています。
 
 相関値としては、通常の相関関数、位相相関関数、強度の2乗根を重みとして位相相関をとる方法などに対応しています。

2013年5月5日 (日) 19:26時点における版

3次元画像の位置合わせのために利用する画像処理方法を示します。 各々の手法において、下記の観点が重要になります。

  • 特徴空間:どの特徴(ボクセルそのもの、点集合など)を利用するかを示します。
  • 探索空間:探索範囲をどのように設定するかを示します。探索空間の制限が重要な考え方です。
  • 探索方法:探索空間の走査方法を示します。
  • 類似性測度:一致した場合の評価関数を示します。


相関法によるもの

 相互相関法を使って、3次元画像間の相関値を類似性測度として計算します。その中で、類似性の一番高い向きを比較します。

mrcImageAutoRotationCorrelation3D:3次元画像に対して真面目に回転しながら、相関をとり、一番相関値の高い向きを見出します。  

  • 特徴空間:ボクセルそのものを用います。
  • 探索空間:回転角方法には範囲指定、刻み幅指定が可能。平行移動に関しては、ピクセル間隔で全探索に対応します。
  • 探索方法:オイラー角を使って、画像を回転させながら、相関関数を計算し、平行移動のなかで最大値を求めます。
  • 類似性測度:相関値を用います。

 相関値としては、通常の相関関数、位相相関関数、強度の2乗根を重みとして位相相関をとる方法などに対応しています。