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findTransformECCが提供する機能で2枚の画像を登録したいと考えていOpenCVます。

私の画像には、マスクしたい不規則な周囲の境界線があります。私は、Feature2D ライブラリと findHomography の特徴ベースのマッチング関数を使用しました。これは非常にうまく機能し、変換パラメーターを推定するために考慮されるべきではない画像部分のマスキングを提供しました。

findTransformECCはそのようなマスキングを提供していないため、画像を中央の長方形で切り取りました。クリップされた画像は、変換後に非常にうまく配置されます。私が使用しMOTION_EUCLIDEANているのは、回転と平行移動だけなので、元の範囲の画像を整列させるためにまったく同じ変換行列を使用できると思っていましたが、間違っていることが証明されました。画像を変換した後、画像が正しく配置されていません。変換された画像の向きは問題ないように見えますが、画像は間違った翻訳を示しています。私の考えでは、入力画像がまったく同じ中心のクリッピング領域でクリップされ、回転が中心を中心に実行されると、最終的な変換操作も適合するはずでしたか?

任意の提案をいただければ幸いです。

iTk と elastix を使用して独自の登録方法を作成しようとしています。iTk の経験はありますが、Elastix と呼ばれるその拡張機能を使い始めたばかりです。

elastix で CMAES オプティマイザーを使用して、厳密な位置合わせのための平行移動と回転の最適化された値を見つけたいのですが、elastix で CMAES を使用する方法がわかりません。TElastix というクラス テンプレートが必要で、これが何であるかわかりません。どのように定義すればよいので、elastixの経験がある人はいますか? または、誰かがelastixソースコードの使用方法を確認するためのサンプルコードを教えてもらえますか?

前もって感謝します

いくつかの（ほぼ平らな）ビューの航空ビデオがあります（深度マップは必要ありません）。

カメラの中心が通過した地面の軌跡の形状を取得したい。

パスは、世界の北に対応して正確である必要はなく、世界座標を持っている必要もありません。アフィン変換してもほぼ同じ形になるだけです。

私はすでにフレームごとに、そのフレームと前のフレームの間のアフィン変換を表す行列を良好な精度で持っています。つまり、フレーム内の各ピクセルに対して、連続するフレーム内のそのピクセルの位置を与える行列があります。 .

カメラが動いている場合、フレーム (= トレース) の中心にある地面上のスポットの地面の経路の形状 (経時) を取得するにはどうすればよいですか?

より一般的には、問題は実際には、フレームごとに、最初のフレームに対応するフレームの相対的な中心を知ることだけです。

リードと回答は、私に大きな利益をもたらします。

現在、ITKライブラリで画像登録を行っています。OpenCV でソース イメージを読み取り、ITKImage に変換します。登録後、結果を CVMat に変換し、imwrite を使用して保存します。

ただし、ITKOmageToCVMat は常に白い画像 (imshow で表示) を提供し、imwrite の後、結果はフォルダーに保存されません。それはとても奇妙です...

以下は私のコードです：

登録しなくても、画像を CVMat から ITKImage に変換してから元に戻すだけでは、うまくいきません.... 心当たりはありますか? ありがとうございました ：）

現在、ITK ライブラリを使用してイメージ登録を行っています。ImageRegistrationMethodv4 の型登録の初期パラメータを設定するとき、チュートリアルのように SetMovingInitialTransform と SetFixedInitialTransform を使うべきか、それとも SetInitialTransform だけを使うべきか?

SetInitialTransform の「変換」とは、動画用の変換を意味するか、固定画像用の変換を意味しますか? ありがとうございました：）

変換された img と参照 img (参照スタックから来た) の間の一致を考慮して、アフィン変換を推定したいと考えています。

変換された画像の x、y 座標と参照画像の x、y、z 座標 (z は、参照画像が由来する参照スタックのスライス) のみを指定して、3D アフィン変換を推定できますか?

変換を説明するための一般式は次のとおりです。

x' = M * x,はx'変換された点です。Mは変換行列で、xは原点です。変換行列 は、 を乗算することによってM推定されます。x'inv(x)

3D 変換行列を推定するための標準的な設定は次のとおりです。

変換された画像がない場合、変換行列を推定するz'にはどうすればよいですか? 他に使用できるセットアップはありますか？

機能ベースの登録の手順は?

画像のスタック (そのうちの 1 つだけが最適な一致) に一致する変換された画像がある場合、登録の手順は何ですか?

一致を見つけ、それを使用して変換を推定したら、次のステップは通常何ですか?

そこで、CT 画像のスタックを MRI 画像のスタックに登録しようとしたときに、itk-snap からこの変換行列を取得しました。

今、Matlab で imwarp を使用して登録を実行したいのですが、このようなものです。

しかし問題は、Matlab にピクセル サイズとスライスの厚さの情報を入力すると、T マトリックスで指定されているようにスケーリングまたは変換を行う必要がないことです。私の質問は、元の T を Matlab で使用することになっている TI に変換する方法です。

情報が必要な場合は、

プロパティを持つ imref3d:

プロパティを持つ imref3d:

ありがとうございました！

強度ベースの登録の手順は?

画像のスタック (そのうちの 1 つだけが最もよく一致する) に一致するフローティング画像がある場合、登録の手順は何ですか?

医用画像は通常、レジストレーションに強度ベースを使用するのはなぜですか?