画像登録の基礎と手法

目次

🛠️ 第1章: 画像登録の基礎

📌 1.1 画像登録とは何ですか？

📌 1.2 画像登録の重要性

📌 1.3 画像登録のプロセス

📌 1.4 画像登録の種類

📌 1.5 画像登録のアルゴリズム

🛠️ 第2章: 画像登録の手法

📌 2.1 特徴点に基づく画像登録

📌 2.2 強度に基づく画像登録

📌 2.3 ノンリジッド変換の応用

🛠️ 第3章: 画像登録の応用

📌 3.1 医療画像登録の重要性

📌 3.2 粒子画像速度計測との関連性

📌 3.3 画像登録と放射線治療計画

🛠️ 第4章: 画像登録の課題と解決策

📌 4.1 大規模画像の登録

📌 4.2 誤差の評価と最適化手法

📌 4.3 計算リソースと精度のバランス

🛠️ 画像登録の基礎

画像登録は、異なる座標系にある2つの画像を同じ座標系に変換するプロセスです。技術的には、1つの画像を他の画像の座標系に持っていく変換を見つけることと、この変換を適用することを意味します。一般的に、これは2つの画像間の構造を対応させることによって行われます。

特徴点に基づく画像登録

特徴点に基づく画像登録は、2つの画像間の対応する特徴点や構造を見つけることから始まります。これにより、2つの画像を同じ座標系に合わせるための最適な変換が見つかります。特徴点の検出とマッチングは、効率的な画像登録のための重要なステップです。

強度に基づく画像登録

強度に基づく画像登録では、画像のピクセルの強度の情報を使用して登録を行います。これにより、画像の構造や特徴を使用せずに登録が可能になります。一般的には、画像間の平均二乗誤差を最小化することで、最適な変換が見つけられます。

ノンリジッド変換の応用

ノンリジッド変換は、画像内の局所的な歪みや変形を考慮した登録手法です。特に、組織の動きや変形がある場合に有効です。この手法は、医療画像などでの登録精度向上に役立ちます。