「3次元画像の位置合わせ」の版間の差分
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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。 | ||
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+ | [[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。 | 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。