מה זה רגיסטרציה?
רגיסטרציה (Image Registration) הוא תהליך המשמש בעיבוד תמונה כדי ליישר שתי תמונות או יותר של אותה סצנה,
שצולמו בזמנים שונים, מנקודות מבט שונות, או באמצעות חיישנים שונים.
טכניקה זו חיונית ביישומים שונים בתחומים רבים כגון חישה מרחוק, רפואה וראייה ממוחשבת.
להלן ההיבטים העיקריים של רגיסטרציה:
יישור: המטרה העיקרית היא למצוא את ההתאמה בין שתי תמונות, כך שהאובייקטים בתמונות יתיישרו זה עם זה
בצורה מדויקת ככל האפשר.
מודלים של טרנספורמציה: בהתאם ליישום, ניתן להשתמש במודלים שונים של טרנספורמציה.
אלה עשויים לכלול טרנספורמציות נוקשות (השומרות על מרחקים וזוויות), טרנספורמציות קשורות או מודלים מורכבים יותר הניתנים לעיוות.
התאמת תכונות: רגיסטרציה כרוך בזיהוי והתאמת תכונות ייחודיות בין תמונות. תכונות אלה יכולות להיות קצוות,
פינות או דפוסים בולטים אחרים.
אינטרפולציה ודגימה מחדש: לאחר קביעת הטרנספורמציה, ייתכן שיהיה צורך לעוות (לשנות) תמונה אחת או יותר ולדגום מחדש
כדי להתאים למערכת הקואורדינטות של תמונת הייחוס.
יישומים: בהדמיה רפואית, רישום מסייע במעקב אחר התקדמות המחלה לאורך זמן על ידי יישור תמונות מתאריכים שונים. בהדמיית לוויין,
הוא משמש ליישור תמונות ממעברים שונים של לוויין על אותו אזור כדי לנתח שינויים.
רגיסטרציה הוא שלב בסיסי בניתוח תמונה שעוזר לשלב מידע ממספר תמונות כדי ליצור הבנה מקיפה יותר של סצנה או אובייקט.
שימושים של רגיסטרציה
רגיסטרציה (Image registration) מיושם בתחומים שונים ולאפליקציות מגוונות.
להלן מספר שימושים מרכזיים שונים של רגיסטרציה:
הדמיה רפואית
אבחון וטיפול: על ידי יישור תמונות משיטות שונות (כמו סריקות CT, MRI ו-PET), הרופאים יכולים לקבל מבט מקיף יותר
על האנטומיה והפתולוגיה של המטופל, מה שמסייע באבחון ובתכנון הטיפול.
מעקב אחר התקדמות המחלה: השוואה בין תמונות שצולמו לאורך זמן מסייעת במעקב אחר גדילה או הצטמקות של גידולים,
התקדמות של מחלות כגון טרשת נפוצה ותגובה לטיפול.
חישה מרחוק
זיהוי שינויים: בניטור סביבתי, רגיסטרציה מסייע במעקב אחר שינויים לאורך זמן, כגון כריתת יערות, עיור או שינויים במקווי מים.
הערכת נזקים: ניתן ליישר תמונות שלאחר אסון עם תמונות לפני אסון כדי להעריך את היקף הנזק שנגרם על ידי אירועים
כמו רעידות אדמה, שיטפונות או הוריקנים.
ראייה ממוחשבת ורובוטיקה
זיהוי אובייקטים: ברובוטיקה, תמונות רשומות מנקודות מבט שונות עוזרות ביצירת שחזורים תלת מימדיים וזיהוי אובייקטים מזוויות שונות.
ניווט: כלי רכב אוטונומיים משתמשים ברגיסטרציה כדי ליישר תמונות עוקבות מהמצלמות המשולבות כדי לנווט ולהבין את הסביבה שלהם.
אסטרונומיה
חקר עצמים שמימיים: אסטרונומים מיישרים תמונות שצולמו בזמנים שונים או באמצעות אורכי גל שונים כדי לחקור גופים ותופעות שמימיים,
כמו כוכבים, גלקסיות וסופרנובות.
גיאולוגיה וארכיאולוגיה
מיפוי וחקר: רישום של תמונות אוויריות או לוויין מסייע במחקרים גיאולוגיים וארכיאולוגיים על ידי אספקת תצוגות מפורטות ורב-זמניות
של פני כדור הארץ.
ניטור ובקרה
ניטור אבטחה: ביישומי אבטחה, רגיסטרציה משמש ליישור עדכוני מצלמה מרובים, מה שמשפר את היכולת לנטר
ולזהות פעילויות חריגות בסרטוני מעקב.
שחזור מסמכים
עבודות שיקום: יישור תמונות של יצירות אמנות או מסמכים היסטוריים שצולמו בזמנים שונים יכול לסייע בהערכת ההידרדרות
ובתכנון מאמצי השיקום.
טכנולוגיות רגיסטרציה
טכנולוגיית רגיסטרציה כוללת מגוון שיטות וכלים שהתפתחו כדי להתמודד עם אתגרים ספציפיים ביישור תמונות.
ניתן לסווג את הטכנולוגיות הללו בהתבסס על סוג הטרנספורמציה שבהן הן משתמשות, התכונות בהן הן מכוונות, והאלגוריתמים
הספציפיים המשמשים כדי למצוא את היישור האופטימלי.
להלן כמה מהטכנולוגיות והשיטות העיקריות המשמשות ברגיסטרציה:
מודלים לשינוי
טרנספורמציות נוקשות: אלה כוללות סיבובים ותרגומים, המשמשים כאשר האובייקט המצולם אינו משנה צורה או גודל.
טרנספורמציות קשורות: כלול קנה מידה, סיבוב, תרגום וגזירה.
הם גמישים יותר מתמורות נוקשות ויכולים להתמודד עם שינויים בקנה מידה ובפרספקטיבה.
טרנספורמציות לא נוקשות או ניתנות לעיוות: שימושי בהדמיה ביו-רפואית ותרחישים שבהם תמונות של אותה סצנה שונות בשל תנועה
לא נוקשה או כאשר עצמים בסצנה עיוותים.
שיטות מבוססות תכונות
זיהוי והתאמה של תכונות: אלגוריתמים מזהים ומתאימים תכונות כמו פינות, קצוות או דפוסים ייחודיים על פני תמונות.
טכניקות כגון SIFT (טרנספורמציה של מאפיינים בלתי משתנה בקנה מידה), SURF (תכונות חזקות מואצות)
ו-ORB (מכוון FAST ו- Rotated BRIEF).
התאמת נקודות: לאחר זיהוי תכונה, נקודות מתאימות בין תמונות מותאמות באמצעות מדדי מרחק
או אילוצים גיאומטריים.
שיטות מבוססות עוצמה
קורלציה צולבת: מודד את המתאם בין דפוסי העוצמה בתמונות כדי למצוא את ההתאמה הטובה ביותר.
מידע הדדי: שיטה פופולרית לרגיסטרציה רפואית, גישה זו מודדת את התלות הסטטיסטית בין רמות האינטנסיביות של פיקסלים
תמונה תואמים, שימושית במיוחד בעת רישום תמונות משיטות שונות.
גישות אלגוריתמיות
נקודה קרובה איטרטיבית (ICP): משמשת לרישום נתונים תלת-ממדיים, כגון בענני נקודות לידר או תמונות רפואיות תלת-ממדיות,
כאשר הנקודות הקרובות ביותר בין מערכי נתוני המודל למטרה מתכנסות באופן איטרטיבי כדי למצוא את ההתאמה הטובה ביותר.
טכניקות אופטימיזציה: שיטות כמו ירידה בשיפוע, אלגוריתמים אבולוציוניים או מודלים של למידת מכונה משמשות כדי לייעל
את הפרמטרים של מודל הטרנספורמציה כדי ליישר את התמונות בצורה הטובה ביותר.
