Language
Country/Area
No result found
От традиций к современности: как технология регистрации изображений меняет наш визуальный мир?
Технология регистрации изображений является крупным прорывом в области обработки изображений за последние десятилетия. Эта технология позволяет преобразовывать различные наборы данных в одну и ту же систему координат, предоставляя нам более точный анализ данных и визуальное представление. Он широко используется в медицинской визуализации, распознавании военных целей, анализе спутниковых данных и других областях. Такая технология не только способствует прогрессу научных исследований, но и производит революцию в том, как мы понимаем и используем данные изображений.
Регистрация изображений — это процесс интеграции данных, полученных в разное время, под разным углом или на разной глубине, в сопоставимую систему координат.
Регистрацию изображений можно классифицировать по разным алгоритмам, в основном это методы, основанные на интенсивности, и методы, основанные на признаках. Методы, основанные на интенсивности, выравнивают изображения, сравнивая образцы яркости на изображениях и используя корреляционные показатели, в то время как методы, основанные на признаках, определяют соответствия, находя особые точки, линии и контуры на изображениях. Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки, которые также способствовали разработке более сложных гибридных алгоритмов.
Применение модели преобразования
Алгоритмы регистрации изображений также можно классифицировать по используемой модели преобразования. Линейные преобразования включают в себя поворот, масштабирование, перенос и т. д. Это глобальные преобразования, которые часто не могут обрабатывать локальные геометрические различия в изображениях. Напротив, нежесткие преобразования могут эффективно деформировать локально, позволяя лучше выравнивать изображения. Например, для таких преобразований можно использовать радиальные базисные функции и модели физического континуума, что делает процесс регистрации более точным и адаптивным.
Нежесткое преобразование позволяет локально деформировать целевое изображение, чтобы выровнять его с эталонным изображением, что является одной из ключевых технологий в современной обработке изображений.
Сравнение методов временного пространства и частотной области
Методы регистрации изображений также можно разделить на методы пространственно-временной области и методы частотной области. Пространственно-временные методы работают в области изображений и в основном опираются на закономерности яркости или особенности изображения. Однако метод частотной области ищет параметры преобразования между изображениями в области преобразования. Методы частотной области, такие как фазовая корреляция, устойчивы к таким проблемам, как шум и окклюзия, и особенно подходят для обработки медицинских изображений и спутниковых снимков.
Одномодальная и многомодальная регистрация изображений
Еще одна важная классификация — это одномодальная и многомодальная регистрация изображений. Одномодальные методы обычно регистрируют изображения, полученные одним и тем же сканером или датчиком, тогда как многомодальные методы могут регистрировать изображения с разных сканеров или датчиков. В области медицинской визуализации этот метод часто используется для регистрации различных типов изображений, таких как КТ и МРТ головного мозга, для более точной локализации опухоли.
Многие клинические случаи продемонстрировали, что мультимодальная регистрация изображений может значительно повысить точность диагностики.
Автоматизированные и ручные методы
Другая классификация методов регистрации основана на степени их автоматизации, которую можно разделить на ручные, интерактивные, полуавтоматические и автоматические методы. Ручные методы требуют от пользователей выравнивания изображений вручную, а интерактивные методы автоматизируют некоторые процессы, но все равно требуют руководства пользователя. Автоматический метод не требует никакого взаимодействия с пользователем, и все шаги выполняются автоматически.
Измерение схожести изображений
Измерения сходства изображений очень важны в медицинской визуализации. Эти измерения используются для количественной оценки степени сходства между двумя изображениями. Выбранный метод измерения сходства обычно зависит от типа изображения. Взаимная информация и нормализованная взаимная информация являются наиболее популярными мерами сходства при регистрации мультимодальных изображений, и они могут эффективно повысить точность регистрации. Неопределенность в регистрации изображения
Несмотря на эти достижения, в процессе регистрации изображений все еще существует некоторая неопределенность. Особенно важно полностью понимать эту неопределенность в приложениях медицинской диагностики и дистанционного зондирования, поскольку она напрямую влияет на надежность результатов. Количественная оценка и устранение этих неопределенностей во многих случаях остается сложной задачей.
Расширение области применения
Технология регистрации изображений имеет широкий спектр применения: от создания карт и компьютерного зрения до медицинской визуализации и астрономической фотографии. В астрономии выравнивание и наложение изображений часто используются для улучшения соотношения сигнал/шум слабых сигналов, а в медицине они используются для отслеживания изменений в опухолях и обнаружения прогрессирования заболеваний.
От традиционного ручного выравнивания до современной автоматизированной обработки — эволюция технологии регистрации изображений показывает, что она постоянно совершенствуется и открывает множество новых возможностей. Мы не можем не задаться вопросом, какие новые задачи и ожидаемые достижения появятся в будущем в области науки о визуализации?
