Matlab 多边形到高分辨率图像的几何变换

我正在尝试将感兴趣区域（ROI）从低分辨率图像（256x256）正确调整大小并重新定位到高分辨率图像（512x512）。还应该提到的是，这两幅图像覆盖了不同的视野——低分辨率图像和高分辨率图像的视场分别为330mm x 330mm和180mm x 180mm

我可以支配的是：

• 256x256和512x512图像中的物理参考点（单位：mm），即参考点低分辨率=（-164.424，-194.462）和参考点高分辨率=（-94.3052，-110.923）。参考点位于其各自图像中的左上像素（1,1）中
• 256x256图像中ROI的像素坐标（命名为pxX和pxY）。这些坐标相对于低分辨率图像的参考点定位，参考点_lowres=（-164.424，-194.462）
• 256x256和512x512图像的像素间距，分别为0.7757像素/毫米和2.8444像素/毫米

如何重新缩放和重新定位ROI（二进制遮罩）以纠正512x512图像中的像素位置？非常感谢

尝试

% This gives correctly placed and scaled binary array in the 256x256 image 
mask_lowres = double(poly2mask(pxX, pxY, 256., 256.));
% Compute translational shift in pixel
mmShift = refpoint_lowres - refpoint_highres;
pxShift = abs(mmShift./pixspacing_highres)
% This produces a binary array that is only positioned correctly in the 
% 512x512 image, but it is not upscaled correctly...(?) 
mask_highres = double(poly2mask(pxX + pxShift(1), pxY + pxShift(2), 512., 
512.));

---

因此，相对于低分辨率图像，坐标是以像素为单位的

pxX

，和

pxY

。可以将这些坐标转换为真实坐标：

pxX_rw = pxX / 0.7757 - 164.424;
pxY_rw = pxY / 0.7757 - 194.462;

pxX_hr = (pxX_rw - 94.3052) * 2.8444;
pxY_hr = (pxY_rw - 110.923) * 2.8444;

接下来，可以将这些坐标转换为高分辨率坐标：

pxX_rw = pxX / 0.7757 - 164.424;
pxY_rw = pxY / 0.7757 - 194.462;

pxX_hr = (pxX_rw - 94.3052) * 2.8444;
pxY_hr = (pxY_rw - 110.923) * 2.8444;

由于原始坐标适合低分辨率图像，但高分辨率图像（在物理坐标中）比低分辨率图像小，因此这些新坐标可能不适合高分辨率图像。如果是这种情况，则裁剪多边形是一项非常重要的工作，它不能通过简单地将顶点移动到视野内来完成。MATLAB R2017b介绍了对象类型，您可以：

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如果您有早期版本的MATLAB，最简单的解决方案可能是将视野放大以绘制多边形，然后将生成的图像裁剪到正确的大小。但这确实需要一些适当的计算才能正确。

您还需要进行缩放<代码>+pxShift移动坐标。现在将它们乘以一个比例因子，该比例因子可以解释像素间距的差异。我尝试将

pxX

和

pxY

与比例因子1.2891/0.3516=3.4666相乘，但随后超出了矩阵尺寸512x512。