Image Registration - hyeonju102/PARK GitHub Wiki

Image Registration의 정의 및 특징

컴퓨터 비전에서 하나의 장면이나 대상을 다른 시간이나 관점에서 촬영할 경우, 영상은 서로 다른 좌표계에서 얻어지게 된다. Image Registration은 이와 같은 서로 다른 영상을 변형하여 하나의 좌표계에 나타내는 처리기법이다.
두 영상 간의 매칭점을 찾아 주고, 매칭점을 바탕으로 Transformation Matrix를 예측하여 영상을 변환 시켜 줄 때 사용한다.
변환의 기준이 되는 매칭점을 찾기 위해서 사용되는 방법으로 iteration closet point(ICP)가 있다.
Rigid, Affine, Non-Rigid 변환 중에서 매칭점을 잘 정합할 수 있는 방법에 따라 사용
움직이는 영상 : Moving, Source image / 고정된 영상 : Fixed, Target, Reference image / 완료된 이미지 : Moved, Result, Transformed iamge

이미지 변환의 가장 기본적인 형태로, 이미지의 크기를 고정시킨 변환이다. 즉, 평행이동(translation)과 회전(rotation)만을 허용한 변환이다.

rigid transformation에 물체의 크기 변화, 즉 scale의 변화를 추가적으로 고려한 변환이며, 이때 물체의 모양은 보존된다.

강체변환(Rigid transformation)+크기변환(Scaling)이 여기에 속한다.

Affine transformation으로 moving image를 fixed image에 맞춰 주는 것이 첫 번째 단계이다.

affine transformation은 similiarity transformation에 선형성을 보존하는 특징을 더한 변환이다. 따라서 직선의 평행 관계, 길이와 거리의 비 등이 보존된다.

과거와 현재 영상을 비교하기 위해서 사용

더 풍부한 모델을 얻기 위해 사용 ex. 뇌의 병변을 파악하기 위해서 다양한 모달의 영상을 같이 사용하는 것이 좋기 때문에 모델의 입력으로 들어가기 전에 registration을 통해서 정합하는 과정이 필요하다.

label fusion을 위해서 사용

Label fusion이란 기존에 존재하는 label 정보를 활용해서 label이 없는 새로운 영상에 label을 해주는 기법