Image Registration 에 대한 Naver 오픈 백과에 mcrc2 란 분이 기재한 글입니다.
mcrc2 본인의 작성 글인지 카피인지까지는 몰라서 원저자로 소개하긴 어렵네요.
다만, 요점만 잘 정리가 되어 있어 가볍게 훝어보기에 좋습니다.
원문날짜 2004.11.09
[원문]
오픈백과 Image Registration의 방법
image registration 방법에는 영상 차감(image subtraction), 주축(principal axes), 조인트 엔트로피(joint entropy), 상호정보량(mutual information), 상호상관관계(cross-correlation)들이 있다. 영상 차감은 두 영상간의 명암도 차이가 최소가 되는 위치로 수렴하는 기법으로 가장 직관적인 유사성 측정 방법으로 단일모달 영상정합에 적합하다. 주축 기법은 영상내에 정합하고자 하는 물체의 무게 중심을 계산하여 해당 무게중심으로부터 각 축의 장축을 구해 그 차이만큼 회전과 이동을 통해 대략적인 위치로 변환하는 것으로 초기 정합 시 시도되는 방법이다. 조인트 엔트로피 기법은 두 영상이 중첩되는 위치의 밝기값을 이용하여 조인트 히스토그램을 생성하고 이를 가지고 두 확률변수간의 관계를 확률밀도 계산을 통해 엔트로피가 최소가 되는 위치를 계산한다. 그러나 이 기법은 두 영상간 중첩되는 영역이 단일 밝기값으로 구성되면 오정합을 일으킬 수 있으므로 초기 위치로부터 변화가 적은 영상에 적합하다. 상호정보량 기법은 조인트 엔트로피 측정 기법의 단점을 극복하기 위해 주변 엔트로피(marginal entropy)를 고려한 것으로 최대가 되는 위치로 정합한다. 그러나 이와같은 방법은 계산시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 상호상관관계 기법은 관심이 있는 특징점이나 영역을 추출 또는 분할하여 상관관계가 최대가 되는 위치로 수렴하는 방법으로 특징점 추출 결과에 따라 정확도가 달리 된다.
또, 논문은 www.google.co.kr에서 A survey of medical Image registration 문서를 보시면 참고가 되실것 같네요.
그리고, 국내 논문으로는 대한 생체 의용 공학회, 전자공학회, 정보과학회 등의 학회 사이트에 접속하셔서 찾으시면 나올껏입니다.