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두 개의 이미지를 등록했습니다. 고정 및 이동이 등록되어 있다고 가정 해 봅시다. 등록 후 중복 비율 등을 측정하고 싶습니다.Image 이미지를 분할하지 않고 SimpleITK를 사용하여 등록 정확도 평가 (Hausdroff 거리)
SimpleITK는 중첩 측정 값 필터가 있으며 overlap_measures_filter.Execute (고정, 이동) 및 hausdroff_measures_filter.Execute()를 사용하여 이미지를 분할해야하고 입력시 레이블이 필요합니다. 그러나 임계 값 또는 연결된 구성 요소 필터를 사용하여 이미지를 분할하는 것은 어렵습니다.
이제 문제는 우리가 고정 된 이미지와 등록 된 이미지와 SimpleITK를 사용하여 등록 정확도를 평가할 수있는 방법을 다음입니다 내가 제대로 질문을 이해한다면
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 따라서 세분화없이 등록 정확도를 평가할 수있는 다른 방법은 없습니다. 권리? diff 이미지는 멀티 모드 설정에 강력하지 않습니다. 제 관심은 세분화되지 않은 등록이 세분화 후 등록보다 더 나은 결과를 제공 할 가능성이 있습니까? – Subhajit
회색 레벨을 사용하여 등록 할 수 있습니다. 더 나은지 여부는 여러 가지 요소에 따라 달라집니다. 세분화의 품질, 등록 된 모양의 복잡성 등입니다. 그러나 더 좋지는 않더라도 충분히 가깝습니다. 오후 8시 30 분 P.S. 도움이된다면 내 대답에 투표하십시오. –
고마워요! 나는 매우 유감 스럽다. 지금은 15 가지의 평판이 없기 때문에 나는 투표 할 수 없었다. 가능한 경우 내 다른 질문에 대한 생각을 공유해주세요. http://stackoverflow.com/questions/42943272/image-segmentation-and-registration-using-simpleitk 감사합니다. – Subhajit