エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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7.2　optimize を使った画像のレジストレーション

shifted = ndi.shift(astronaut, (0, shift))

shifted_pyramid = gaussian_pyramid(shifted, levels=nlevels)

for row, image in enumerate(shifted_pyramid):

costs[row, col] = mse(astronaut_pyramid[row], image)

fig, ax = plt.subplots()

for level, cost in enumerate(costs):

ax.plot(shifts, cost, label='Level %d' % (nlevels - level))

ax.legend(loc='lower right', frameon=True, framealpha=0.9)

ax.set_xlabel('Shift')

ax.set_ylabel('MSE');

ご覧のように、ピラミッドの最上レベルでは、約－

325

ピクセルの位置にあるでこぼこが消えて

います。したがって、このレベルでおおよその位置を合わせたのち、下位レベルに降りていって位

置合わせを改良することができます（図

7-6

を参照）。■

7.2

　

optimize

を使った画像のレジストレーション

では、この処理を自動化して、回転、行次元の平行移動、列次元の平行移動の

3

つのパラメー

タを使った「本物の」位置合わせを試してみましょう。これは、どんな変形（拡大縮小、歪みなど ...