TEST_recalage.m

% Test de recalage d'images avec des fonctions de la bibilothèque matlab
%clear all
close all
clc

%% Automatique, basé sur l'intensité (cf tuto matlab)
% 1:Loading images
im_ref = rgb2gray(imread('recalage1.jpg'));
im_moving = rgb2gray(imread('recalage2.jpg'));
%-- test avec images de résolutions différentes
im_moving = ait_undersample(im_moving,2); % ne fonctionne pas directement - à REPPRENDRE ! - c'est bon !
s1 = size(im_ref);
s2 = size(im_moving);
Ds = s1-s2; % régler le problème : qui est la plus grande dans telle direction ? - à REPPRENDRE !
im_moving = padarray(im_moving,Ds);
%----------------------------------------------
figure, imshowpair(im_moving, im_ref, 'montage');
title('Originales');
figure, imshowpair(im_moving, im_ref);
title('Originales - comparaison');

% 2:Setting up the original registration
[optimizer,metric] = imregconfig('monomodal');
im_movingRegisteredDefault = imregister(im_moving, im_ref,'similarity', optimizer, metric);
figure, imshowpair(im_movingRegisteredDefault, im_ref);
title('A:Recalage par défaut');

% 3:Improce the registration
disp(optimizer)
disp(metric)
% optimizer.InitialRadius = optimizer.InitialRadius/3.5;
% optimizer.MaximumIterations = 300;
% ...

% 4:Use Initial Conditions to improve registration
tformRigid = imregtform(im_moving, im_ref,'rigid',optimizer,metric);
Rim_ref = imref2d(size(im_ref));
im_movingRegisteredRigid = imwarp(im_moving,tformRigid,'OutputView',Rim_ref);
figure, imshowpair(im_movingRegisteredRigid, im_ref);
title('C: Recalage basé sur modèle de transformation rigide.');
im_movingRegisteredSimilarityWithIC = imregister(im_moving,im_ref,'similarity',optimizer,metric,...
    'InitialTransformation',tformRigid);
figure, imshowpair(im_movingRegisteredSimilarityWithIC,im_ref);
title('D: Recalage basé sur modèle de transfo Similarity avec CI (transfo rigide).');


%%