Кіріспе

Деректерді бір жүйеге бейімдеу

Суреттерді тіркеу – әртүрлі деректер жиынтығын бір координаталық жүйеге түрлендіру процесі. Деректер бірнеше фотосурет, түрлі сенсорлардан алынған мәліметтер, уақыт, тереңдік немесе көру бұрыштарынан алынған деректер болуы мүмкін. Ол компьютерлік көру, медициналық бейнелеу, әскери автоматты нысананы тану, сондай-ақ спутниктерден алынған суреттер мен деректерді жинақтау және талдау үшін қолданылады. Әртүрлі өлшемдерден алынған деректерді салыстыру немесе біріктіру үшін тіркеу қажет.

Интенсивтілік пен ерекшелік негізінде

Суретті тіркеу немесе суреттерді сәйкестендіру алгоритмдерін интенсивтілікке және белгілерге негізделген түрлерге бөлуге болады. Суреттердің біреуі жылжымалы немесе бастапқы сурет деп аталады, ал қалғандары – мақсатты, бекітілген немесе түсірілген суреттер. Суретті тіркеу жылжымалы/бастапқы сурет(терді) мақсатты суретпен сәйкестендіру үшін кеңістіктік түрлендіруді қамтиды. Мақсатты суреттегі координат жүйесі өзгермейді, ал қалған деректер жиынтықтары мақсатты суретке сәйкес түрлендіріледі.

Трансформация үлгілері

Суреттерді тіркеу алгоритмдері мақсатты сурет кеңістігін эталондық сурет кеңістігімен байланыстыратын трансформация модельдеріне қарай жіктелуі мүмкін. Трансформация модельдерінің бірінші негізгі санатына сызықтық трансформациялар жатады, оларға бұру, масштабтау, жылжу және басқа аффиндік трансформациялар кіреді. Сызықтық трансформациялар жаһандық сипатқа ие, сондықтан олар суреттер арасындағы жергілікті геометриялық ерекшеліктерді модельдей алмайды. Уорп өрісін есептеу және қолдануды іске асыратын бірнеше бағдарламалар бар. Бұл SPM және AIR бағдарламаларының құрамына кіреді.

Координаттардың қосудан гөрі функция құрамының заңы бойынша түрленуі

Сонымен қатар, кеңістікті қалыпқа келтірудің көптеген жетілдірілген әдістері құрылымды сақтайтын трансформациялар – гомеоморфизмдер мен диффеоморфизмдерге негізделген, себебі олар трансформация кезінде тегіс подмногообразиеларды тегіс түрде өзгертеді. Диффеоморфизмдер қазіргі заманғы Есептеу Анатомиясы саласында ағындар негізінде жасалады, өйткені диффеоморфизмдер топ құрағанымен, олар қосымша емес, функциялық композиция заңы бойынша топ болып табылады. Осы себепті, қосымша топтардың идеясын кеңейтетін ағындар топологияны сақтайтын үлкен деформацияларды жасауға мүмкіндік береді, 1:1 және биективті трансформацияларды қамтамасыз етеді. Мұндай трансформацияларды жасауға арналған есептеу әдістері көбінесе LDDMM деп аталады, олар диффеоморфизмдер ағынын Есептеу Анатомиясының геодезиялық ағындарына сәйкес келетін координаттық жүйелерді байланыстырудың негізгі есептеу құралы ретінде ұсынады. Диффеоморфты бейнелеу арқылы координаталардың диффеоморфты трансформациясын жасауға мүмкіндік беретін бірнеше бағдарламалар бар, олардың ішінде MRI Studio және MRI Cloud.org.

Ғарыштық және жиілік доменді әдістер

Ғарыштық әдістер бейне доменінде жұмыс істейді, бейнелердегі қарқын үлгілерін немесе ерекшеліктерін сәйкестендіреді. Кейбір ерекшеліктерді сәйкестендіру алгоритмдері бейнелерді қолмен тіркеудің дәстүрлі әдістерінен пайда болған, онда оператор бейнелердегі сәйкес бақылау нүктелерін (CP) таңдайды. Бақылау нүктелерінің саны тиісті түрлендіру моделін анықтау үшін қажетті ең төменгі шектен асып кеткен жағдайда, RANSAC сияқты итеративтік алгоритмдерді пайдалануға болады, олар бейнелерді тіркеу үшін белгілі бір түрлендіру түрінің (мысалы, аффиндік) параметрлерін сенімді түрде бағалауға мүмкіндік береді. Жиілік доменді әдістер трансформация доменінде жұмыс істей отырып, бейнелерді тіркеу үшін трансформация параметрлерін анықтайды. Мұндай әдістер аударма, бұру және масштабтау сияқты қарапайым түрлендірулер үшін қолданылады. Екі бейнеге фазалық корреляция әдісін қолданғанда бір ғана шыңы бар үшінші бейне пайда болады. Бұл шыңның орналасуы екі бейне арасындағы салыстырмалы аудармаға сәйкес келеді. Көптеген кеңістіктік домендік алгоритмдерден айырмашылығы, фазалық корреляция әдісі шуға, жабылуларға және медициналық немесе спутниктік бейнелерге тән басқа да кемшіліктерге төзімді. Сонымен қатар, фазалық корреляция екі бейне арасындағы өзара корреляцияны есептеу үшін жылдам Фурье түрлендіруін пайдаланады, бұл көбінесе өнімділіктің айтарлықтай артуына әкеледі. Әдіс екі бейненің бұрылу және масштабталу айырмашылықтарын анықтау үшін бейнелерді полярлық координаттарға түрлендіру арқылы кеңейтілуі мүмкін. Фурье түрлендіруінің қасиеттеріне байланысты, бұрылу және масштабталу параметрлерін аудармаға қатысты өзгермейтін түрде анықтауға болады.

Бір-мемлекеттік және көп-мемлекеттік әдістер

Тағы бір жіктеме бір модульді және көп модульді әдістер арасында жасалуы мүмкін. Бір модульді әдістер әдетте бір сканер/сенсор түрімен алынған, бірдей режимдегі суреттерді тіркеуге бағытталса, көп модульді тіркеу әдістері әртүрлі сканер/сенсор түрлерімен алынған суреттерді тіркеуге бағытталса. Көп модульді тіркеу әдістері көбінесе медициналық бейнелеуде қолданылады, себебі бір пациенттің суреттері жиі түрлі сканерлерден алынады. Мысалдарға мидың КТ/МРТ суреттерін ісікті анықтау үшін тіркеу, анатомияның белгілі бір бөліктерін сегментациялау үшін контрастты КТ суреттерін контрастсыз КТ суреттерімен салыстырып тіркеу, сондай-ақ радиотерапияда простатаның орналасқан жерін табу үшін ультрадыбыстық және КТ суреттерін тіркеу жатады.

Автоматты және интерактивті әдістер

Тіркеу әдістерін олар ұсынатын автоматтандыру деңгейіне қарай жіктеуге болады. Қолмен, интерактивті, жартылай автоматты және автоматты әдістер жасалған. Қолмен әдістер суреттерді қолмен келістіруге мүмкіндік беретін құралдарды ұсынады. Интерактивті әдістер кейбір маңызды операцияларды автоматты түрде орындау арқылы пайдаланушының субъективтігін азайтады, бірақ тіркеуді бағыттау үшін пайдаланушыға сенеді. Жартылай автоматты әдістер тіркеу қадамдарының көп бөлігін автоматты түрде орындайды, бірақ тіркеудің дұрыстығын пайдаланушы тексеруі керек. Автоматты әдістерте пайдаланушының араласуына рұқсат етілмейді және барлық тіркеу қадамдары автоматты түрде орындалады.

Суреттерді тіркеудің ұқсастық шаралары

Бейне ұқсастығы медициналық бейнелеуде кеңінен қолданылады. Бейне ұқсастығын өлшеу екі бейнедегі интенсивтілік үлгілерінің қаншалықты ұқсас екенін сандық түрде бағалайды. Дегенмен, белгісіздікті сандық бағалау немесе деформацияларды анықтаудың көптеген әдістері есептеу ресурстарын көп қажет етеді немесе тек шектеулі кеңістіктік түрлендірулерге ғана қолданылады.

Қолданбалар

Суретті тіркеудің қашықтан зондтау (картографиялық жаңарту) және компьютерлік көруде қолданылуы бар. Суреттерді тіркеудің қолданылу саласы өте кең болғандықтан, барлық жағдайларға оңтайландырылған жалпы әдіс әзірлеу мүмкін емес. Медициналық суреттерді тіркеу (бір пациенттің әртүрлі уақытта алынған деректері, мысалы, өзгерістерді анықтау немесе ісікті бақылау үшін) көбінесе нысанының деформациясына (тыныс алу, анатомиялық өзгерістер және т.б.) төтеп беру үшін серпімді (қатаң емес деп те аталады) тіркеуді қамтиды. Медициналық суреттерді қатаң емес тіркеу пациент деректерін нейросуретке арналған Талайрах атласы сияқты анатомиялық атласқа тіркеу үшін де қолданылуы мүмкін. Астрофотографияда суреттерді туралау және үйіру әлсіз нысандардың сигнал-шу қатынасын арттыру үшін жиі қолданылады. Үйірместен, оны планетаның Күнді айналуы сияқты оқиғалардың уақыт өте қалай өзгеретінін көрсету үшін де пайдалануға болады. Басқару нүктелерін (автоматты түрде немесе қолмен енгізілген) пайдалана отырып, компьютер бір суреттегі өзгерістерді екінші немесе бірнеше суреттермен сәйкестендіру үшін жүргізеді. Бұл әдіс әртүрлі телескоптар немесе линзалар арқылы алынған, әртүрлі өлшемдегі суреттерді біріктіруге де мүмкіндік береді. Крио-ТЭМ-де тұрақсыздық үлгінің жылжуына себеп болады, сондықтан жоғары ажыратылысты сақтау және жоғары сигнал-шу қатынасымен суреттер алу үшін көптеген жылдам суреттерді дәл тіркеу қажет. Төмен SNR деректері үшін ең жақсы суретті тіркеу суреттер жинағындағы суреттердің барлық комбинацияларын өзара салыстыру арқылы қол жеткізіледі. Суретті тіркеу панорамалық суреттер жасаудың маңызды бөлігі болып табылады. Нақты уақытта іске асырылатын және камералар мен камералы телефондар сияқты кіріктірілген құрылғыларда жұмыс істей алатын көптеген әртүрлі техникалар бар.