前回紹介した、LPIXEL社のImageJ registration pluginに引き続き、今回は、FijiというImageJの拡張版ソフトを使った画像位置合わせを紹介しようと思います。ちなみに、FijiでもImageJと同じくpluginやマクロを自作して追加することができます。

まず、位置合わせしたい2つの画像を開いてから、plugins > Registration > Rigid Registrationを選択します(図1）。Rigid Registrationとは、画像の平行移動と回転を組み合わせた位置合わせのことです。

今回は、元画像を時計周りに30度回転＋縦横方向にそれぞれ20(pixels)平行移動させた処理画像を準備します（図2）。

まず、元画像を処理画像にRigid Registrationするためのパラメータを図2のように設定します。

• Transforming: 動かす画像（ここでは元画像：original.raw）
• Template: ターゲット画像（ここでは処理画像：After.raw）
• Measure: 画像の類似度の評価関数（ここでは相互情報量：mutual information）
• show transformed: 移動後の画像を表示します
• show DifferenceImage: 移動後の画像とターゲット画像の差分を表示します

図3のように、元画像が、処理画像にRigid Registrationされた（左下）のが分かると思います。
また、右下に処理画像とregistration画像の差分画像が表示されています。多少の誤差はありますが、精度よく位置合わせが行われていることが分かります（参考までに差分画像のヒストグラムも表示しました）

内部で行われているプロセスは、画像類似度と移動・回転量の対応関係を表す分布を作り、その分布に基づいて、最も類似度が高い場所に画像を移動・回転する、ということです。

このように、任意の平行・回転移動は、このpluginで容易に行うことができます。

また、この機能の拡張版として、複数の画像を一度にregistrationしてしまう機能もあります。
同じくRegistrationの中の “Register Virtual Stack Slices” というpluginです（図4）。

このpluginを選択すると、図5のような画面が表示されるので、sourceフォルダとoutputフォルダの場所を入力します。

sourceフォルダに、位置合わせしたい画像群を入れます。今回は元画像を含めて10種類の異なる移動・回転処理を施した画像（.png）を入れました（図6）。

図5で[OK]をクリックすると、sourceフォルダが開くので、リファレンス画像（ターゲット画像）をsourceフォルダから１つ選びます。つまり、残り9つの画像がその選択された画像に向けてregistrationされます。今回は、元画像（original.png）をリファレンス画像として選びました（図7）。

その結果、outputフォルダに、位置合わせ後の画像群（.tif）が出力されました。9つの画像が全て、元画像に位置合わせされたことが分かります（図8）。

但しこの場合、sourceフォルダに入れる画像の形式は、tif, .jpg, .png, .gif, .tiff, .jpeg, .bmp, .pgm, .imaに限られることに注意して下さい。

このように、平行・回転移動による画像位置合わせ（Rigid Registration）は、これらのPluginを用いて簡単に行うことができます。
次回は、アフィン変換による位置合わせを紹介しようと思います。

＊今回用いた脳MRI画像は、McConnell Brain Imaging Centerが公開しているBrain Webという脳MRIのデータベースからダウンロードしました。（http://brainweb.bic.mni.mcgill.ca）