OnePlusOneEvolutionary
一加一进化优化器配置
描述
一个OnePlusOneEvolutionary对象描述传递给函数的1加1渐进优化配置imregister解决图像配准问题。
创建
您可以创建OnePlusOneEvolutionary对象，使用以下方法:
imregconfig-返回OnePlusOneEvolutionary对象与用于注册多模态图像的适当度量配对进入
命令行上创建metric = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary;
OnePlusOneEvolutionary对象的默认设置
属性
例子
注册图像与一加一进化优化
创建一个OnePlusOneEvolutionary对象，并使用它来注册两张使用不同协议获得的膝盖核磁共振图像。
将图像读入工作区。这些图像是多模态的，因为它们有不同的亮度和对比度。
固定= dicomread(“knee1.dcm”）;移动= dicomread(“knee2.dcm”）;
查看未对齐的图像。
图imshowpair(固定，移动，“缩放”，“联合”）;
创建适合注册多模式映像的优化器配置对象。
optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary
optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary Properties: GrowthFactor: 1.050000e+00 Epsilon: 1.500000e-06 InitialRadius: 6.250000e-03 MaximumIterations: 100
创建适合注册多模态映像的度量配置对象。
metric = registration.metric.MattesMutualInformation;
调优优化器的属性，使问题收敛于全局极大值。增加优化器用于解决问题的迭代次数。
优化器。InitialRadius = 0.009;优化器。ε= 1.5e-4; optimizer.GrowthFactor = 1.01; optimizer.MaximumIterations = 300;
执行注册。
movingRegistered = imregister(移动，固定，仿射的优化器,指标);
查看已注册的镜像。
图imshowpair(fixed, movingRegistered，“缩放”，“联合”）;
算法
进化算法迭代寻找一组参数，产生最好的可能配准结果。它通过扰动或改变来自上一次迭代(父迭代)的参数来实现这一点。如果新的(子)参数产生更好的结果，那么子参数将成为新的父参数，其参数可能会受到更大的干扰。如果父扰动产生更好的结果，那么它仍然是父扰动，下一次扰动就不那么猛烈。
参考文献
[1]斯特纳，M.布莱希比勒，G. Székely, G.格里格。应用于MRI的强度不均匀性的参数估计IEEE医学影像汇刊。卷19，第3期，2000年，第153-165页。
另请参阅
功能
对象
在R2012a中引入
这个话题有用吗?
您也可以从以下列表中选择一个网站:
