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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Registro de la imagen wiki: info, historia y vídeos


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Basados en la intensidad frente a basados en características


Los algoritmos de registro o bien de alineación de imágenes se pueden clasificar en basados en intensidad y basados en peculiaridades. Una de las imágenes es famosa como la referencia o bien fuente y la segunda imagen es famosa como objetivo o bien detectada. El registro de la imagen consiste en la transformación espacial de la imagen de destino para alinearla con la imagen de referencia. Los métodos basados en la intensidad equiparan los patrones de intensidad en las imágenes mediante métricas de relación, al paso que los métodos basados en las peculiaridades hallan la correspondencia entre las peculiaridades de las imágenes, como puntos, líneas y contornos. Los métodos basados en la intensidad registran imágenes completas o bien sub-imágenes. Si las sub-imágenes están registradas, los centros de las pertinentes sub-imágenes se consideran como puntos de peculiaridades pertinentes. Los métodos basados en peculiaridades establecen la correspondencia entre múltiples puntos en las imágenes. Conociendo la correspondencia entre múltiples puntos en las imágenes, una transformación se determina para mapear la imagen objetivo a las imágenes de referencia, estableciendo punto por punto, la correspondencia entre las imágenes de referencia y la objetivo.


Modelos de transformación


Los algoritmos de registro de imágenes asimismo se pueden clasificar conforme con los modelos de transformación que emplean para relacionar el espacio de la imagen objetivo al espacio de la imagen de referencia. La primera extensa categoría de modelos de transformación incluye las transformaciones lineales, que son la translación, rotación, escalamiento y otras transformaciones similares. Las transformación lineales son de naturaleza global, por consiguiente, no pueden modelar diferencias geométricas locales entre las imágenes.


La segunda categoría de transformaciones dejan transformaciones "flexibles" o bien "no recias". Estas transformaciones son capaces de desfigurar de forma local la imagen objetivo para alinearla con la imagen de referencia. Las transformaciones no recias incluyen las funciones de base radial (splines de placa delgada o bien de superficie, multicuádricas y las transformaciones soportadas compactadamente), modelos físicos continuos (líquidos viscosos) y los modelos de grandes deformaciones (difeomorfismos).


Métodos de dominio espacial contra frecuencia


Los métodos espaciales operan en el dominio de la imagen, haciendo coincidir los patrones de intensidad o bien las peculiaridades de las imágenes. Ciertos algoritmos que emparejan peculiaridades son derivaciones de las técnicas tradicionales para efectuar el registro manual de la imagen, en el que un operador decide los pertinentes puntos de control en las imágenes. Cuando el número de puntos de control supera el mínimo requerido para delimitar el modelo de transformación apropiado, los algoritmos iterativos como RANSAC (RANdom SAmple Consensus) se pueden usar para apreciar sólidamente los factores de un tipo particular de transformación (por servirnos de un ejemplo, similar) para el registro de las imágenes.


Los métodos en el dominio de la frecuencia hallan los factores de transformación para el registro de las imágenes mientras que trabajan en el dominio de transformación. Estos métodos trabajan por simple transformación, como la translación, la rotación y el escalamiento. La aplicación del procedimiento relación de fase a dos imágenes genera una tercera imagen que contiene un solo pico. La localización de este pico corresponde a la translación relativa entre las imágenes. En contraste a muchos algoritmos en el dominio espacial, el procedimiento de relación de fase es indiferente al estruendos, las oclusiones y otros defectos propios de las imágenes médicas o bien por satélite. Además de esto, la relación de fase usa la transformada veloz de Fourier para calcular la relación cruzada entre las 2 imágenes, lo que generalmente resulta en grandes mejoras en el desempeño. Este procedimiento puede ser extendido para determinar la rotación y las diferencias de escala entre 2 imágenes transformando, primeramente, las imágenes a coordenadas polares logarítmicas. Debido a las propiedades de la Transformada de Fourier, los factores de rotación y de escalamiento se pueden determinar de forma constante a la translación.




Métodos monomodal contra multimodal


Otra clasificación se puede hacer entre los métodos monomodales y los multimodales. Los métodos monomodales tienden a registrar las imágenes en exactamente la misma modalidad adquirida por el único género de escáner / sensor, al paso que los métodos de multimodales tienden a registrar las imágenes logradas por diferentes géneros de escáner / sensor.


Los métodos de registro multimodal se emplean de forma frecuente en imagen médica puesto que las imágenes de un paciente se consiguen habitualmente desde escáneres diferentes. Los ejemplos incluyen el registro de imágenes del cerebro por tomografía axial computarizada/ resonancia imantada o bien de todo el cuerpo por PET / TAC para la ubicación de tumores, el registro de imágenes TAC con y sin realce de contraste para la segmentación de imágenes de partes concretas de la anatomía y el registro de ultrasonido y de imágenes TAC para la ubicación de la próstata en radioterapia.


Métodos automáticos frente a interactivos


Los métodos de registro se pueden clasificar dependiendo del nivel de automatización que ofrecen. Se han desarrollado métodos manuales, interactivos, semi-automáticos y automáticos. Los métodos manuales dan herramientas para alinear las imágenes de forma manual. Los métodos interactivos dismuyen el corte del usuario a través de la realización de determinadas operaciones claves automáticamente al paso que aún esperan que el usuario guíe el registro. Los métodos semiautomáticos efectúan más pasos de registro automáticamente mas dependen del usuario para contrastar la corrección de un registro.Los métodos automáticos no dejan la interacción del usuario y efectúan todos y cada uno de los pasos del registro automáticamente.


Medidas de semejanza para el registro de la imagen


La semejanza de imágenes es extensamente usada en imagen médica. Una medida de semejanza de imágenes cuantifica el grado de semejanza entre los patrones de intensidad de 2 imágenes. La elección de una medida de semejanza de imágenes depende de la modalidad de las imágenes a ser registradas. Los ejemplos más habituales de las medidas de semejanza de imágenes incluyen la relación cruzada, la información mutua, la suma de los cuadrados de las diferencias de intensidad y la razón de uniformidad de la imagen. La información mutua y la información mutua normalizada son las medidas de semejanza de imagen más populares para el registro de imágenes multimodales. La relación cruzada, la suma de los cuadrados de las diferencias de intensidad y la razón de uniformidad de la imagen se emplean para el registro de imágenes en exactamente la misma modalidad.


Hay un nivel de inseguridad asociado con el registro de las imágenes que tienen cualquier diferencia espacio-temporal. Un registro fiable con una medida de inseguridad es esencial para muchas aplicaciones de detección de cambios como el diagnóstico médico.


En las aplicaciones de teledetección en las que un pixel de imagen digital puede representar múltiples quilómetros de distancia en el espacio (por poner un ejemplo, en las imágenes LandSat de la NASA), un registro de la imagen dudoso puede representar que una solución podría estar a múltiples quilómetros de la realidad del terreno. Múltiples artículos notables han tratado de cuantificar la inseguridad en el registro de imágenes con el objetivo de cotejar los resultados. No obstante, muchos métodos para cuantificar la inseguridad o bien querer las deformaciones son computacionalmente intensivos o bien solo se aplican a conjuntos limitados de transformaciones espaciales.


El registro de imágenes tiene aplicaciones en teledetección (actualización de la cartografía) y visión por ordenador. Debido a las muchas aplicaciones a las que se puede aplicar el registro de imágenes, es imposible desarrollar un procedimiento general que esté optimado para todos y cada uno de los usos.


El registro de la imagen médica (para los datos del mismo paciente tomadas en diferentes instantes, como la detección de cambios o bien el control de un tumor), de manera frecuente, además de esto, implica el registro flexible (asimismo conocido como no recio) para hacer en frente de la deformación del paciente (debido a la respiración, a los cambios anatómicos y de esta manera consecutivamente). El registro no recio de imágenes médicas asimismo se puede emplear para registrar los datos de un paciente para un atlas anatómico, como el atlas de neuroimágenes Talairach.


También se emplea en astrofotografía para alinear las imágenes tomadas del espacio. A través de los puntos de control (ingresados automática o bien manualmente), el ordenador efectúa transformaciones sobre una imagen a fin de que las primordiales peculiaridades se alinean con una segunda imagen.


El registro de imágenes es parte esencial de la creación de imágenes panorámicas. Hay muchas técnicas diferentes que se pueden incorporar en tiempo real y ejecutarse en dispositivos integrados, como cámaras y teléfonos con cámara.


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