エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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7.1　SciPy の最適化関数：scipy.optimize

7.1

　

SciPy

の最適化関数：

scipy.optimize

本章の残りの部分では、

SciPy

の

optimize

モジュールを使って、

2

枚の画像の位置合わせを行

います。画像の位置合わせ、つまりレジストレーションの用途には、パノラマ合成、複数の脳ス

キャンの合併、超解像処理などがあり、天文学の分野では、複数の露出を組み合わせて行う天体写

真のノイズ除去（ノイズ低減）などもあります。

まずは、いつものように、プロットの環境を設定します。

# Make plots appear inline, set custom plotting style

プロットをインライン表示させ、本書独自の

%matplotlib inline

プロットスタイルを設定する。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('style/elegant.mplstyle')

では、最も単純な例から始めましょう。

2

枚の画像があり、

1

枚が相対的にずれています。

2

枚

の画像の位置合わせが最適になるようにずれを戻したいと思います。

本例で用いる最適化関数は、片方の画像を「小刻みに動かし」ます。ある方向または別の方向

に小刻みに動かすと、

2

枚の画像の違いが減少するかどうかを調べます。この操作を繰り返すこと

で、正しい位置合わせを探索することができます。

7.1.1

　事例：画像の最適な移動距離を計算する

「

3

章　

ndimage

を使った画像領域のネットワーク」に登場した宇宙飛行士 ...