de înregistrare a imaginilor

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare
Înregistrarea și însumarea multiple expuneri ale aceleiași scene îmbunătățește raportul semnal-zgomot, astfel permițându-vă să vedeți obiecte sau stări invizibile sau aproape invizibile.

În prelucrarea digitală a imaginii și de calculator viziune , de date seturile achiziționate prin sondaj aceeași scenă sau de un obiect în mișcare relativă (imagini luate la momente diferite) sau din diferite perspective vor fi în diferite sisteme de coordonate . Înregistrarea imaginilor (în înregistrarea de imagine în limba engleză) este procesul care permite conversia diferitelor seturi de date prezintă în diferite seturi de coordonate într - un sistem în care fiecare corespunde coordonate spațiale, evidențiind astfel orice schimbare posibilă dimensiune, forma sau poziția. Înregistrarea este necesară pentru a putea compara sau integra datele obținute din diferite măsurători.

Înregistrarea imaginilor medicale (de exemplu , pentru date de același pacient luate la intervale diferite de timp, sau cu precizie compare și să fie capabil să reconstruiască în modele 3D obținute prin diferite tehnici , cum ar fi tomografie computerizata , rezonanta magnetica si fMRI ) procedura care de multe ori implică , de asemenea , elastic de transformare-înregistrare ( de asemenea , cunoscut sub numele de non-rigid) să fie capabil să contracareze deformarea că imaginile pacientului pot prezenta ( din cauza respirație, modificări anatomice, mișcări și mulți alți factori). Înregistrarea nerigid medicale imagine poate fi utilizată pentru a compara datele (înregistrare) pacient împotriva unui atlas anatomic , cum ar fi Atlasul Talairach pentru creier imagistica (obtinute prin masuratori in chirurgie stereotaxică).

Clasificarea algoritmilor folosite

Pe baza intensității sau a caracteristicilor

Înregistrarea imaginii sau re-aliniere algoritmi pot fi clasificate în două moduri: pe bază de intensitate sau pe bază de caracteristică. [1] Este nevoie de una din imagini ca „ de referință“ (în limba engleză: referință) sau „sursă“ (sursa) și se referă la a doua imagine ca o „țintă“ (țintă) sau (detectată). înregistrarea imaginii implică transformarea spațială a imaginii țintă pentru ao alinia cu imaginea de referință. [1] Metodele bazate pe intensitate compara orice regularități în intensitate de imagini bazate pe sisteme de corelare de măsurare, în timp ce metodele bazate pe caracteristici se potrivesc caracteristicilor imaginii , cum ar fi vârfuri, linii și contururi. [1] Metodele bazate Intensitatea face înregistrarea imaginilor întregi sau sub-imagini. În cazul în care se efectuează de înregistrare sub-imagine, centrele de sub-imagine corespunzătoare sunt tratate ca puncte de caracteristici corespunzătoare. bazate pe metode de caracteristic stabilirii corespondențelor între un număr de puncte în imagini. Știind corespondența dintre un anumit număr de puncte în imagini, o transformare este determinată pentru a mapa asemănările dintre „țintă“ imagine în comparație cu „referință“ imagine, stabilind astfel corespondențele punct cu punct între imaginea de referință și că ținta . [1]

modele de transformare

algoritmi de înregistrare de imagine pot fi clasificate în funcție de modelele de transformare pe care le utilizează pentru a corela spațiul imaginii țintă la spațiul de imagine de referință. Prima categorie largă de modele de transformare include transformări liniare , care includ translație, rotație, scalare, și alte transformări afine. transformări liniare sunt globale prin însăși natura lor, prin urmare, diferențele geometrice locale dintre imagini nu pot fi modelate. [1]

A doua categorie largă de transformări sunt „elastice“ sau cele „non-rigide“. Aceste transformări sunt capabile de îndoire la nivel local imaginea țintă pentru ao alinia cu imaginea de referință. Transformările nerigide includ funcții radiale de bază ( de plăci subțiri sau de suprafață spline, multi-pătrat, și transformări sprijinite compact [1] ), modele continue fizic (fluide vâscoase) și modele de deformare mari ( Difeomorfism ).

Metode care compară domeniul spațial cu cea a frecvențelor

Metodele spațiale funcționează în domeniul imaginii, compararea caracteristicilor de potrivire și / sau modele de intensitate în imagini. Unele dintre algoritmi de potrivire caracteristica sunt evolutia tehnicilor traditionale pentru efectuarea de înregistrare manuală a imaginii, în care un operator uman alege corespunzătoare punctelor de control (cps) în imagini. Atunci când numărul de puncte de control depășește minimul necesar pentru a defini modelul de transformare corespunzătoare, algoritmi iterative , cum ar fi RANSAC pot fi utilizate pentru a estima aproximativ parametrii unui anumit tip de transformare ( de exemplu , „ transformare afină “) pentru înregistrarea imaginilor.

Metode în domeniul de frecvență găsi parametrii de transformare pentru înregistrarea imaginilor în timp ce lucrează în domeniul de transformare. Aceste metode de lucru pentru transformări simple, cum ar fi traducerea, rotația și scalarea. Aplicarea de corelare de fază metoda la un cuplu de imagini produce o a treia imagine care conține un singur vârf. Amplasarea acestui vârf corespunde traducerii relative între imagini. Spre deosebire de mulți algoritmi în domeniul spațial, metoda de corelare de fază este capabil să reziste la zgomot, ocluzii, și alte defecte tipice de imagini medicale sau prin satelit.

In plus, de corelare de fază utilizează transformata Fourier rapidă pentru a procesa intercorelația între cele două imagini, ceea ce duce , în general câștiguri mari în performanță. Metoda poate fi extinsă pentru a determina diferențele de rotație și la scară între două imagini prin conversia imaginilor la coordonate polare . Datorită proprietăților transformatei Fourier , rotația și scara parametri pot fi determinate într - un mod de traducere invariant.

Metode de unică modalitate versus metode multimodale

O altă clasificare poate fi faptul că între un singur modal și metode multi-modale. Metodele Single-mode au tendința de a înregistra imagini în același mod achiziționat de același tip de scaner / senzor, în timp ce metodele de înregistrare a imaginii multi-modale au tendința de a înregistra imagini achiziționate de diferite tipuri de scanere sau senzori.

Metodele de înregistrare multi-modale utilizate în imagistica medicală ca imagini pacient sunt adesea obținute de la mai multe scanere. Exemplele includ înregistrarea creierului sau a întregului corp CT / RMN imagini, cum ar fi PET / CT , pentru scopuri de localizare a tumorii, înregistrarea de imagini cu contrast (CT si RMN) , comparativ cu imagini non-contrast (CT si RMN) pentru segmentarea specifice unor părți ale acestuia anatomie și înregistrarea cu ultrasunete imagini ( cu ultrasunete ) , comparativ cu imagini CT pentru prostata localizare in radioterapie .

Metodele automate spre metode interactive

Metodele de înregistrare a imaginilor pot fi clasificate în funcție de nivelul de automatizare le oferă (au fost dezvoltate metode manuale, interactive, semi-automate și automate). [2] Metodele manuale furniza instrumente pentru alinierea manuală a imaginilor. Metodele interactive reduce introduse de utilizator prejudecată prin efectuarea unor operațiuni - cheie în mod automat în timp ce încă bazându - se pe operator pentru a ghida înregistrările. Metode de semi-automate efectuează cele mai multe dintre etapele de înregistrare în mod automat, dar aceasta depinde de utilizatorul să verifice corectitudinea înregistrării. Metodele automate nu permit nici o interacțiune cu utilizatorul uman și de a efectua în mod automat toți pașii de înregistrare.

Aplicații

Înregistrarea imaginii are mai multe aplicații în teledetecție ( hartă actualizare), imagistica medicala (detectarea schimbărilor de fluxul de sange, monitorizarea tumorii), și viziune robotizate . Deoarece există o gamă largă de aplicații la care pot fi aplicate de înregistrare a imaginii, este imposibil să se dezvolte o metodă matematică generală optimizată pentru toate utilizările.

Măsuri de înregistrare a imaginilor similaritatea

Compararea imaginilor similare este utilizat pe scară largă în imagistica medicală . O măsură de imagine similitudine cuantifică gradul de similitudine între intensitatea „modele“ în două imagini. Alegerea unui anumit mod de măsurare similaritate depinde de tipul și modul de achiziție a imaginilor care urmează să fie înregistrate. Câteva exemple comune de similitudine a imaginii includ corelare încrucișată , informarea reciprocă , suma diferențelor pătratelor în intensitate, iar cota de imagine uniformitate.

Informarea reciprocă și informare reciprocă normalizate sunt metodele de măsurare a imaginii de similaritate cel mai frecvent utilizate pentru înregistrarea imaginilor multi-modal. Corelare încrucișată, suma diferențelor de intensitate pătrat, și raza de imagine uniformities sunt frecvent utilizate pentru înregistrarea imaginilor single-mode.

Incertitudine

Există un nivel de incertitudine asociat cu înregistrarea de imagini care au orice diferență spațiu-timp. O înregistrare fiabilă cu măsurarea incertitudinii acceptabilă este un factor crucial pentru multe aplicații , care detectează modificările (detectarea schimbărilor) , cum ar fi sistemele de diagnostic medical sau cele care explorează aceleași zone de astrofotografie pentru a detecta asteroizi, comete de mișcare sau aspectul nova .

În aplicații care realizează teledetecție chiar pe distanțe de sute de kilometri, în cazul în care un singur digital de pixel poate reprezenta câțiva kilometri distanță spațială (cum ar fi imaginile de la NASA Landsat sateliți), o înregistrare de imagine incertă poate însemna că o anumită soluție pentru imaginea finală (derivate parțial din procedurile de eșantionare a imaginii și compresie) pot diferi de la mai mulți kilometri de realitate pe sol (de exemplu, mărimea unei extensii a pădurilor sau a marginilor unui nor). Unele lucrări științifice au încercat să cuantifice incertitudinea de înregistrare a imaginii, astfel încât rezultatele să poată fi comparate. [3] [4] Cu toate acestea, multe abordări care încearcă să cuantifice incertitudinea sau estimarea deformațiilor sunt calcul intensiv sau se aplică doar seturi limitate de transformări spațiale.

Înregistrarea imaginilor Astrofotografie

De înregistrare a imaginilor este de asemenea utilizat în astrofotografie pentru imagini align de sateliți care se deplasează pe planete, planete se deplasează pe fundalul constelațiilor, sau pentru a corecta mișcarea sonde spațiale care zboară peste suprafața de sateliți, planete, sau că fenomenele de înregistrare dinamice. (Sau static ca munții lui Marte, dar plasat pe o sferă rotativă) cum ar fi sunspots sau rachete de semnalizare, etc.

Plasezi „puncte de control“, în imaginile (automat sau manual), iar Efectuează informatice rigide sau transformări elastice într-o singură imagine pentru a face cele mai importante ale primei se alinia cu o a doua imagine.

Înregistrarea imaginii în fotografii aeriene și fotografie panoramică

Această procedură se aplică , de asemenea , la „ ActionShot “ tehnica de fotografie panoramica . de înregistrare a imaginilor este o parte esențială de a crea imagini panoramice. Există mai multe tehnici diferite , care pot fi puse în aplicare în timp real , la locul de muncă încorporate în dispozitive , cum ar fi aparate foto, camere video și telefoane video.

Open Source Software

Aceste programe îndeplinesc cerințele de open source .

Alte programe software

Astrofotografie

  • DeepSkyStacker , pe deepskystacker.free.fr.
  • Imagini Plus , la mlunsold.com.
  • IRIS , pe astrosurf.com.
  • Regim , pe andreasroerig.de. Adus de 04 martie 2010 (arhivate din original la 16 aprilie 2010).
  • Registax , pe astronomie.be.

Notă

  1. ^ A b c d e f A. Ardeshir Goshtasby: 2-D și 3-D Imagine înregistrare pentru medicale, Teledetecție și aplicații industriale , Wiley Press, 2005.
  2. ^ Metode manuale, interactive, semi-automate și automate de înregistrare a imaginii , pe imgfsr.com. Adus de 04 martie 2010 (arhivate de la original la 1 noiembrie 2009).
  3. ^ Simonson, K., Drescher, S., Tanner, F., o statistică bazată pe abordare binar Imagine înregistrare cu o incertitudine de analiză. IEEE model de analiză și Machine Intelligence, Vol. 29, No. 1, ianuarie 2007
  4. ^ Domokos, C., Kato, Z., estimarea Francos, J., parametric deformațiilor de imagini binare afine. Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, vorbire și Signal Processing , 2008

Elemente conexe

Alte proiecte

linkuri externe

Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Registratura_d%27imphotos&oldid=120670932 “