الانجليزيةالفرنسيةإسباني

تشغيل الخوادم | Ubuntu > | Fedora > |


OnWorks فافيكون

mia-3dnonrigidreg - عبر الإنترنت في السحابة

قم بتشغيل mia-3dnonrigidreg في مزود الاستضافة المجانية OnWorks عبر Ubuntu Online أو Fedora Online أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MAC OS عبر الإنترنت

هذا هو الأمر mia-3dnonrigidreg الذي يمكن تشغيله في مزود الاستضافة المجانية OnWorks باستخدام إحدى محطات العمل المجانية المتعددة على الإنترنت مثل Ubuntu Online أو Fedora Online أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MAC OS عبر الإنترنت

برنامج:

اسم


mia-3dnonrigidreg - التسجيل غير الخطي للصور ثلاثية الأبعاد

موجز


ميا - 3 نونريجيدريج -i -r -o [خيارات]


وصف


ميا - 3 نونريجيدريج ينفذ هذا البرنامج تسجيل صورتين ثلاثيتي الأبعاد بمقياس رمادي.

OPTIONS


المساعدة & معلومات
-V - الإفراط في الكلام = تحذير
الإسهاب في الإخراج ، وطباعة الرسائل ذات المستوى المحدد والأولويات الأعلى.
الأولويات المدعومة التي تبدأ من أدنى مستوى هي:
info - رسائل منخفضة المستوى
تتبع - تتبع استدعاء الوظيفة
فشل - الإبلاغ عن إخفاقات الاختبار
تحذير - تحذيرات
خطأ - الإبلاغ عن الأخطاء
تصحيح - إخراج التصحيح
الرسالة - رسائل عادية
مميت - الإبلاغ عن الأخطاء الفادحة فقط

--حقوق النشر
طباعة معلومات حقوق النشر

ح- مساعدة
اطبع هذه التعليمات

-؟ --استخدام
اطبع تعليمات قصيرة

--الإصدار
اطبع رقم الإصدار واخرج

IO
-أنا في الصورة = (الإدخال ، مطلوب) ؛ io
صورة الاختبار لمعرفة أنواع الملفات المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / io

-r --ref-image = (الإدخال ، مطلوب) ؛ io
صورة مرجعية لمعرفة أنواع الملفات المدعومة ، راجع المكونات الإضافية: 3dimage / io

-o - خارج الصورة = (الإخراج ، مطلوب) ؛ io
صورة الإخراج المسجلة لمعرفة أنواع الملفات المدعومة ، راجع المكونات الإضافية: 3dimage / io

-t - التحويل = (الإخراج) ؛ io
تحويل الإخراج لمعرفة أنواع الملفات المدعومة ، راجع المكونات الإضافية: 3dtransform / io

قيد التحضير
- الخيوط = -1
الحد الأقصى لعدد الخيوط المراد استخدامها للمعالجة ، يجب أن يكون هذا الرقم أقل
أو يساوي عدد نوى المعالج المنطقي في الجهاز. (-1:
تقدير تلقائي). عدد الخيوط المستخدمة في المعالجة ، هذا
يجب أن يكون الرقم أقل أو مساويًا لعدد نوى المعالج المنطقي في
الآلة. (-1: تقدير تلقائي).

التسجيل
-l - المستويات = 3
مستويات دقة متعددة ، مستويات دقة متعددة

-O - ​​المُحسِّن = gsl: opt = gd ، الخطوة = 0.1
مُحسِّن يستخدم للتقليل مُحسِّن يستخدم للتقليل من أجل
المكونات الإضافية المدعومة انظر PLUGINS: minimizer / singlecost

-f --transForm = شريحة: المعدل = 10
نوع التحويل نوع التحويل للحصول على المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 3dimage / transform

المكونات الإضافية: 1d / spacialkernel


cdiff نواة مرشح الفرق المركزي ، يتم استخدام شروط حدود المرآة.

(لا توجد معلمات)

الغاوس وحدة الحث المغنطيسي نواة مرشح Gauss المكاني ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ uint في [0، inf)
عرض نصف مرشح.

المكونات الإضافية: 1d / splinebc


مرآة شروط حدود استيفاء المفتاح التي تعكس على الحدود

(لا توجد معلمات)

كرر شروط حدود الاستيفاء المفتاحي التي تكرر القيمة عند الحد

(لا توجد معلمات)

صفر شروط حد الاستيفاء المفتاحي التي تفترض صفرًا للقيم الخارجية

(لا توجد معلمات)

المكونات الإضافية: 1d / splinekernel


bspline إنشاء نواة B-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [0 ، 5]
درجة المفتاح.

omoms إنشاء نواة OMoms-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [3 ، 3]
درجة المفتاح.

المكونات الإضافية: 3dimage / الموحد


أبسديف أداة دمج الصور "Absdiff"

(لا توجد معلمات)

تضيف أداة دمج الصور "إضافة"

(لا توجد معلمات)

شعبة أداة دمج الصور "div"

(لا توجد معلمات)

MUL موحد الصور "مول"

(لا توجد معلمات)

فرعية أداة دمج الصور "الفرعية"

(لا توجد معلمات)

المكونات الإضافية: 3dimage / التكلفة


lncc الارتباط التبادلي الموضعي المحلي مع دعم الإخفاء. ، المعلمات المدعومة
هي:

w = 5 ؛ uint في [1 ، 256]
نصف عرض النافذة المستخدمة لتقييم التقاطع المحلي
علاقة.

mi المعلومات المتبادلة القائمة على Spline parzen. ، المعلمات المدعومة هي:

قطع = 0 ؛ تطفو في [0 ، 40]
النسبة المئوية للبكسل المطلوب قطعها بكثافة عالية ومنخفضة للإزالة
القيم المتطرفة.

مبينز = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المتحركة.

مكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة المفتاح لنقل الصورة hinstogram parzen. للمكونات الإضافية المدعومة
انظر المكونات: 1d / splinekernel

rbins = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المرجعية.

rkernel = [bspline: d = 0] ؛ مصنع
نواة المفتاح للحصول على صورة مرجعية parzen hinstogram. للمكونات المدعومة-
الإضافية انظر المكونات: 1d / splinekernel

NCC تطبيع عبر الارتباط.

(لا توجد معلمات)

NGF تقوم هذه الوظيفة بتقييم تشابه الصورة بناءً على التدرج الطبيعي
مجالات. بالنظر إلى حقول التدرج المعياري $ _S $ لصورة src و $ _R $ من
المرجع يتم تنفيذ مُقيمين مختلفين للصورة. ، المعلمات المدعومة هي:

وحدة التقييم = س. قاموس
النوع الفرعي للمكون الإضافي (sq، ds، dot، cross). القيم المدعومة هي:
ds - مربع فرق القياس
نقطة - نواة المنتج العددية
عبر - عبر نواة المنتج

SSD تكلفة الصورة ثلاثية الأبعاد: مجموع الاختلافات التربيعية ، المعلمات المدعومة هي:

أوتوثريش = 0 ؛ تطفو في [0 ، 1000]
استخدم التقنيع التلقائي للصورة المتحركة بأخذ قيم الكثافة فقط
إلى accound أكبر من الحد المعطى.

معيار = 0 ؛ منطقي
عيّن ما إذا كان يجب تسوية المقياس بعدد وحدات بكسل الصورة.

ssd- أوتوماسك
تكلفة الصورة ثلاثية الأبعاد: مجموع تربيع الفروق ، مع تحديد المهام تلقائيًا بناءً على المعطى
العتبات ، المعلمات المدعومة هي:

rthresh = 0 ؛ مزدوج
قيمة شدة العتبة للصورة المرجعية.

ستريش = 0 ؛ مزدوج
قيمة شدة العتبة للصورة المصدر.

المكونات الإضافية: 3dimage / مرشح


ممر الموجة مرشح ممر النطاق ، المعلمات المدعومة هي:

ماكس = 3.40282 هـ + 38 ؛ تطفو
الحد الأقصى من النطاق.

دقيقة = 0 ؛ تطفو
الحد الأدنى من الفرقة.

ثنائي مرشح الصورة الثنائية ، المعلمات المدعومة هي:

ماكس = 3.40282 هـ + 38 ؛ تطفو
الحد الأقصى من النطاق المقبول.

دقيقة = 0 ؛ تطفو
الحد الأدنى من النطاق المقبول.

اغلق الإغلاق المورفولوجي ، المعلمات المدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ سلسلة
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي (أسود | أبيض).

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / shape

نجمع اجمع بين صورتين باستخدام عامل التجميع المحدد. إذا تم تعيين "عكس" على
خطأ ، العامل الأول هو الصورة التي تم تمريرها عبر خط أنابيب المرشح ، و
يتم تحميل الصورة الثانية من الملف المعطى بمعامل "صورة" وهو
لحظة تشغيل الفلتر ، المعلمات المدعومة هي:

صورة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
الصورة الثانية المطلوبة في أداة التجميع.

op = (مطلوب ، مصنع)
أداة دمج الصور ليتم تطبيقها على الصور. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 3dimage / combiner

عكس = 0 ؛ منطقي
عكس الترتيب الذي تنتقل به الصور إلى أداة التجميع.

تحول مرشح تحويل تنسيق بكسل الصورة ، المعلمات المدعومة هي:

a = 1 ؛ تطفو
معامل التحويل الخطي أ.

b = 0 ؛ تطفو
معامل التحويل الخطي ب.

رسم خريطة = اختيار ؛ قاموس
تخطيط التحويل. القيم المدعومة هي:
اختار - تطبيق تحويل خطي يرسم نطاق الإدخال الحقيقي إليه
نطاق الإخراج الكامل
نطاق - تطبيق التحويل الخطي الذي يحدد نوع بيانات الإدخال
النطاق إلى نطاق نوع بيانات الإخراج
نسخة - نسخ البيانات عند التحويل
خطي - تطبيق التحويل الخطي x -> a * x + b
optstat - تطبيق تحويل خطي خرائط بناءً على متوسط ​​الإدخال و
الاختلاف إلى نطاق الإخراج الكامل

ريبن = ubyte. قاموس
نوع بكسل الإخراج. القيم المدعومة هي:
لا شيء - لم يتم تحديد نوع البكسل
الطفو - النقطة العائمة 32 بت
رث - وقع 8 بت
أولونغ - 64 بت بدون توقيع
مضاعفة - النقطة العائمة 64 بت
سينت - وقع 32 بت
وحش - 16 بت بدون توقيع
قصير - وقع 16 بت
UINT - 32 بت بدون توقيع
متدلي - وقع 64 بت
بت - البيانات الثنائية
ubyte - 8 بت بدون توقيع

محصول قم بقص منطقة من الصورة ، حيث يتم دائمًا تثبيت المنطقة بالصورة الأصلية
الحجم بمعنى أن النطاق المحدد محفوظ. ، المعلمات المدعومة هي:

النهاية = [[4294967295,4294967295,4294967295،XNUMX،XNUMX]] ؛ قابل للدفق
نهاية نطاق الاقتصاص ، الحد الأقصى = (-1 ، -1 ، -1).

بداية = [[0,0,0،XNUMX،XNUMX]] ؛ قابل للدفق
بداية نطاق المحاصيل.

تمدد مرشح توسيع مكدس الصور ثلاثي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ سلسلة
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي (أسود | أبيض).

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / shape

مسافة قم بتقييم تحويل المسافة ثلاثية الأبعاد لصورة. إذا كانت الصورة عبارة عن قناع ثنائي ،
ثم تقابل نتيجة تحويل المسافة في كل نقطة الإقليدية
المسافة إلى القناع. إذا كانت الصورة المدخلة ذات قيمة بكسل قياسي ، فإن ملف
يتم تفسير هذا الحجم على أنه حقل مرتفع وتضيف قيمة كل بكسل إلى
مسافه: بعد.

(لا توجد معلمات)

المصغر قم بتقليل حجم صورة الإدخال باستخدام حجم كتلة معين لتحديد النطاق المصغر
عامل. قبل تغيير حجم الصورة ، يتم ترشيحها بواسطة مرشح تجانس إلى
إزالة البيانات عالية التردد وتجنب القطع الأثرية ذات الأسماء المستعارة. ، المدعومة
المعلمات هي:

b = [[1,1,1،3،XNUMX]] ، XNUMXdbounds
مقاس الكتله.

bx = 1 ؛ uint في [1، inf)
كتل في الاتجاه س.

by = 1 ؛ uint في [1، inf)
كتل في اتجاه ص.

bz = 1 ؛ uint في [1، inf)
كتل في اتجاه z.

نواة = جاوس سلسلة
تنعيم نواة مرشح ليتم تطبيقها ، يتم تقدير حجم المرشح
بناء على حجم البلوك ..

تقلص مرشح تآكل مكدس الصور ثلاثي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ سلسلة
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي (أسود | أبيض).

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / shape

الغاوس وحدة الحث المغنطيسي مرشح جاوس ثلاثي الأبعاد المتناحي الخواص ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [0، inf)
معلمة عرض المرشح.

غرادورم صورة ثلاثية الأبعاد لمرشح معيار التدرج

(لا توجد معلمات)

قناع النمو استخدم قناع إدخال ثنائي وصورة مرجعية ذات مقياس رمادي للقيام بتنمية المنطقة
عن طريق إضافة وحدات البكسل المجاورة لوحدة بكسل مضافة بالفعل إذا كانت أقل
شدة أعلى من الحد المعطى. ، المعلمات المدعومة هي:

دقيقة = 1 ؛ تطفو
عتبة أقل لزراعة القناع.

المرجع = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
صورة مرجعية لمنطقة القناع المتنامية.

شكل = 6 ن ؛ مصنع
قناع الحي. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / shape

عكس مرشح عكس الشدة

(لا توجد معلمات)

إيزوفوكسيل يقيس هذا المرشح الصورة ليجعل حجم فوكسل متساوي القياس وحجمه
تتوافق مع القيمة المحددة ، المعلمات المدعومة هي:

تدخل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة الاستيفاء لاستخدامها. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

المقاسات = 1 ؛ تطفو في (0 ، inf)
حجم فوكسل الهدف متساوي القياس.

كمين صورة ثلاثية الأبعاد ك يعني عامل التصفية. في صورة الإخراج ، تمثل قيمة البكسل
يتم تخزين عضوية الفصل ومراكز الفصل كسمة في الصورة.،
المعلمات المدعومة هي:

c = 3 ؛ int في [2، inf)
عدد الفصول.

ملصق مرشح لتسمية المكونات المتصلة للصورة الثنائية. ، مدعوم
المعلمات هي:

n = 6 ن ؛ مصنع
قناع الحي. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / shape

خريطة التسمية مرشح الصورة لإعادة تعيين معرف التسمية. ينطبق فقط على الصور ذات القيمة الصحيحة
الشدة / الملصقات ، المعلمات المدعومة هي:

رسم خريطة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
ملف تعيين التسمية.

تسميات
عامل تصفية يقوم فقط بإنشاء وحدات بكسل الإخراج التي تم إنشاؤها بالفعل في الإدخال
صورة. يتم القياس باستخدام خوارزميات التصويت التي تحدد الهدف
تعتمد قيمة البكسل على أعلى عدد بكسل لتسمية معينة في ملف
منطقة المصدر المقابلة. إذا كانت المنطقة تتألف من علامتين متماثلتين
العد ، الذي لديه رقم أقل يفوز. ، المعلمات المدعومة هي:

خارج الحجم = (مطلوب ، حدود ثلاثية الأبعاد)
الحجم المستهدف المعطى كقيمتين منفصلتين في غيبوبة.

تحميل قم بتحميل صورة الإدخال من ملف واستخدمها لاستبدال الصورة الحالية بتنسيق
خط الأنابيب. ، المعلمات المدعومة هي:

ملف = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
اسم ملف الإدخال المراد التحميل منه ..

lvdown مقياس
هذا هو تسمية مرشح التصويت الأدنى. إنها تحجيم صورة ثلاثية الأبعاد بواسطة الكتل.
لكل كتلة التسمية (غير الصفرية) التي تظهر في معظم الأوقات في الكتلة هي
تصدر كبكسل إخراج في الصورة المستهدفة. إذا ظهرت تسميتان بنفس الرقم
من المرات ، يفوز الشخص ذو القيمة المطلقة الأقل. ، المعلمات المدعومة هي:

b = [[1,1,1،3،XNUMX]] ، XNUMXdbounds
blockize لتصغير الحجم. سيتم تمثيل كل كتلة ببكسل واحد
في الصورة الهدف ..

قناع قم بإخفاء صورة ، يتم أخذ صورة واحدة من قائمة المعلمات والأخرى من
إدخال المرشح العادي. يجب أن تكون كلتا الصورتين من نفس الأبعاد ويجب أن تكون واحدة
كن ثنائي. سمات الصورة التي تأتي من خلال خط أنابيب المرشح هي
محفوظة. نوع البكسل الناتج يتوافق مع صورة الإدخال التي ليست كذلك
ثنائي. ، المعلمات المدعومة هي:

إدخال = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
اسم ملف صورة الإدخال الثاني.

تعني مرشح متوسط ​​الصورة ثلاثية الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
عرض نصف مرشح.

متوسط مرشح متوسط ​​ثلاثي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
معلمة عرض المرشح.

mlv متوسط ​​مرشح الصور ثلاثي الأبعاد الأقل تباينًا ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
معلمة عرض المرشح.

msnormalizer
مرشح تطبيع الصورة ثلاثية الأبعاد يعني سيغما ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
عرض نصف مرشح.

جاكيت المعلمات المورفولوجية المفتوحة والمدعومة هي:

تلميح = أسود ؛ سلسلة
تلميح في محتوى الصورة الرئيسي (أسود | أبيض).

شكل = [كرة: ص = 2] ؛ مصنع
عنصر الهيكلة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / shape

إعادة توجيه مرشح إعادة توجيه الصورة ثلاثية الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

رسم خريطة = س ص. قاموس
رسم خرائط الخط المراد تطبيقها. القيم المدعومة هي:
p-zxy - يتبادل x-> y-> z-> x
ص- x180 - استدارة حول المحور X في اتجاه عقارب الساعة 180 درجة
XYZ - حافظ على التوجه
p-yzx - يتبادل x-> z-> y-> x
آر- z180 - استدارة حول المحور z في اتجاه عقارب الساعة 180 درجة
ص- y270 - استدر حول المحور الصادي باتجاه عقارب الساعة بمقدار 270 درجة
f-xz - قلب xz
و yz - اقلب yz
ص- x90 - استدارة حول المحور X في اتجاه عقارب الساعة 90 درجة
ص- y90 - استدر حول المحور الصادي باتجاه عقارب الساعة بمقدار 90 درجة
ص- x270 - استدارة حول المحور X في اتجاه عقارب الساعة 270 درجة
آر- z270 - استدارة حول المحور z في اتجاه عقارب الساعة 270 درجة
آر- z90 - استدارة حول المحور z في اتجاه عقارب الساعة 90 درجة
f-xy - الوجه xy
ص- y180 - استدر حول المحور الصادي باتجاه عقارب الساعة بمقدار 180 درجة

تغيير حجم تغيير حجم الصورة. يتم توسيط البيانات الأصلية داخل الصورة الجديدة الحجم.،
المعلمات المدعومة هي:

المقاسات = [[0,0,0،XNUMX،XNUMX]] ؛ قابل للدفق
الحجم الجديد للصورة يشير الحجم 0 إلى الاحتفاظ بحجم
البعد المقابل ..

رمال مرشح الملح والفلفل ثلاثي الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

درس الحنطة = 100 ؛ تطفو في [0، inf)
قيمة العتبة.

w = 1 ؛ int في [1، inf)
معلمة عرض المرشح.

مقياس مرشح الصور ثلاثية الأبعاد الذي يتناسب مع حجم هدف محدد ، المعلمات المدعومة هي:

تدخل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة الاستيفاء لاستخدامها. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

s = [[0,0,0،3،XNUMX]] ، XNUMXdbounds
الحجم المستهدف لتعيين جميع المكونات مرة واحدة (المكون 0: استخدام صورة الإدخال
بحجم).

sx = 0 ؛ uint في [0، inf)
الحجم المستهدف في الاتجاه x (0: استخدم حجم صورة الإدخال).

sy = 0 ؛ uint في [0، inf)
الحجم المستهدف في الاتجاه y (0: استخدم حجم صورة الإدخال).

sz = 0 ؛ uint في [0، inf)
الحجم المستهدف في الاتجاه y (0: استخدم حجم صورة الإدخال).

اختر مرشح يقوم بإنشاء قناع ثنائي يمثل الكثافة بأعلى درجة
عدد البكسل. سيتم تجاهل قيمة البكسل 0 ، وإذا كان هناك شدتان بهما
نفس عدد البكسل ، ثم النتيجة غير محددة. يجب أن يحتوي بكسل الإدخال على ملف
نوع بكسل متكامل.

(لا توجد معلمات)

sepconv كثافة الصورة ثلاثية الأبعاد مرشح الالتواء المنفصل ، المعلمات المدعومة هي:

kx = [جاوس: w = 1] ؛ مصنع
نواة التصفية في اتجاه x. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / spacialkernel

ky = [جاوس: w = 1] ؛ مصنع
نواة التصفية في اتجاه ص. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / spacialkernel

kz = [جاوس: w = 1] ؛ مصنع
نواة التصفية في اتجاه z. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / spacialkernel

عليه الصلاة والسلام رأس الماء المصنف. تستخرج الخوارزمية بالضبط العديد من الكواشف كأولوية
يتم تقديم الملصقات في صورة البذور. ، المعلمات المدعومة هي:

غراد = 0 ؛ منطقي
تفسير الصورة المدخلة على أنها تدرج. .

علامة = 0 ؛ منطقي
قم بتمييز مستجمعات المياه المجزأة بقيمة مقياس رمادية خاصة.

n = [كرة: ص = 1] ؛ مصنع
حي لتنمية منطقة رأس الماء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 3dimage / shape

بذرة = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
صورة إدخال البذور تحتوي على العلامات للمناطق الأولية.

نقطة الإنطلاق احفظ صورة الإدخال في ملف وقم أيضًا بتمريرها إلى المرشح التالي ،
المعلمات المدعومة هي:

ملف = (الإخراج ، مطلوب ، سلسلة)
اسم ملف الإخراج لحفظ الصورة أيضا ..

رقيق التخفيف المورفولوجي ثلاثي الأبعاد ، استنادًا إلى: Lee and Kashyap ، نماذج بناء الهيكل العظمي
عبر خوارزميات ترقق السطح / المحور ثلاثي الأبعاد ، والنماذج الرسومية والصورة
معالجة، 56(6): 462-478 ، 1994. هذا التطبيق يدعم فقط 26
حي.

(لا توجد معلمات)

تحول تحويل صورة الإدخال مع التحويل المحدد. ، المعلمات المدعومة
هي:

ملف = (إدخال ، مطلوب ، سلسلة)
اسم الملف الذي يحتوي على التحويل ..

imgboundary = ؛ سلسلة
تجاوز شروط حدود الاستيفاء للصورة.

إمغ كيرنيل = ؛ سلسلة
تجاوز نواة محرف الصورة.

فرق مرشح تباين الصورة ثلاثية الأبعاد ، المعلمات المدعومة هي:

w = 1 ؛ int في [1، inf)
عرض نصف مرشح.

ws تجزئة رأس الماء الأساسي ، المعلمات المدعومة هي:

ايفالغراد = 0 ؛ منطقي
اضبط على 1 إذا كانت صورة الإدخال لا تمثل صورة معيارية متدرجة.

علامة = 0 ؛ منطقي
قم بتمييز مستجمعات المياه المجزأة بقيمة مقياس رمادية خاصة.

n = [كرة: ص = 1] ؛ مصنع
حي لتنمية منطقة رأس الماء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 3dimage / shape

درس الحنطة = 0 ؛ تطفو في [0 ، 1)
عتبة معيار التدرج النسبي. القيمة الفعلية لعتبة القيمة هي
عتبة * (max_grad - min_grad) + min_grad. أحواض مفصولة بتدرجات
مع معيار أقل سيتم الانضمام.

المكونات الإضافية: 3dimage / التكلفة الكاملة


صورة دالة تكلفة تشابه الصورة المعممة التي تتعامل أيضًا مع الدقة المتعددة
يتم المعالجة. يتم إعطاء مقياس التشابه الفعلي معلمة إضافية es.،
المعلمات المدعومة هي:

كلف = SSD ؛ مصنع
نواة دالة التكلفة. للتعرف على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / cost

تصحيح = 0 ؛ منطقي
حفظ النتائج الوسيطة للتصحيح.

المرجع = (إدخال ، سلسلة)
صورة المرجعية.

SRC = (إدخال ، سلسلة)
صورة الدراسة.

وزن = 1 ؛ تطفو
وزن دالة التكلفة.

التسمية
وظيفة تكلفة التشابه التي تحدد تسميات صورتين وتسميات المقابض-
الحفاظ على معالجة متعددة الدقة ، المعلمات المدعومة هي:

ماكسليبل = 256 ؛ كثافة العمليات في [2 ، 32000]
أقصى عدد من الملصقات للنظر فيها.

المرجع = (إدخال ، سلسلة)
صورة المرجعية.

SRC = (إدخال ، سلسلة)
صورة الدراسة.

وزن = 1 ؛ تطفو
وزن دالة التكلفة.

الصورة المقنعة
وظيفة تكلفة تشابه الصورة المقنعة المعممة التي تتعامل أيضًا مع
معالجة القرار. يجب تعبئة مناطق الأقنعة المزودة بكثافة
معالجة متعددة الدقة وإلا فقد تضيع معلومات القناع
عند تصغير الصورة. قد يتم ترشيح القناع مسبقًا - بعد الترشيح المسبق
يجب أن تكون الأقنعة من نوع bit. يجب أن يكون القناع المرجعي والقناع المحول لـ
يتم الجمع بين صورة الدراسة بواسطة ثنائي AND. يتم إعطاء مقياس التشابه الفعلي
المعلمات الإضافية es. ، المعلمات المدعومة هي:

كلف = SSD ؛ مصنع
نواة دالة التكلفة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 3dimage / maskedcost

المرجع = (إدخال ، سلسلة)
صورة المرجعية.

المرجع قناع = (إدخال ، سلسلة)
قناع الصورة المرجعية (ثنائي).

المرجع قناع مرشح = ؛ مصنع
مرشح لتحضير صورة القناع المرجعية ، يجب أن يكون الناتج ثنائيًا
image .. للاطلاع على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / filter

SRC = (إدخال ، سلسلة)
صورة الدراسة.

قناع src = (إدخال ، سلسلة)
دراسة قناع الصورة (ثنائي).

src-mask-filter = ؛ مصنع
مرشح لإعداد صورة قناع الدراسة ، يجب أن يكون الإخراج ثنائي
image .. للاطلاع على المكونات الإضافية المدعومة ، انظر المكونات الإضافية: 3dimage / filter

وزن = 1 ؛ تطفو
وزن دالة التكلفة.

taggedssd يقيم مجموع قياس الفروق التربيعية باستخدام ثلاثة
أزواج الصور الموسومة. يتم تقييم قيمة دالة التكلفة بناءً على كل الصور
أزواج ، لكن التدرج يتكون من تكوين مكونه بناءً على العلامة
الاتجاه. ، المعلمات المدعومة هي:

refx = (إدخال ، سلسلة)
علامة X للصورة المرجعية.

المرجع = (إدخال ، سلسلة)
إشارة Y للصورة المرجعية.

refz = (إدخال ، سلسلة)
مرجع Z- علامة الصورة.

srcx = (إدخال ، سلسلة)
دراسة علامة X للصورة.

سكي = (إدخال ، سلسلة)
دراسة الصورة Y- العلامة.

srcz = (إدخال ، سلسلة)
دراسة صورة Z-tag.

وزن = 1 ؛ تطفو
وزن دالة التكلفة.

المكونات الإضافية: 3dimage / io


تحليل تحليل 7.5 صورة

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .HDR ، .hdr

أنواع العناصر المدعومة:
بدون إشارة 8 بت ، توقيع 16 بت ، توقيع 32 بت ، نقطة عائمة 32 بت ،
النقطة العائمة 64 بت

داتابول IO الظاهري من وإلى تجمع البيانات الداخلي

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها:. @

ديكوم سلسلة صور Dicom ثلاثية الأبعاد

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .DCM ، .dcm

أنواع العناصر المدعومة:
توقيع 16 بت ، 16 بت بدون توقيع

hdf5 HDF5 صورة ثلاثية الأبعاد IO

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: H5، .h5

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، موقعة 8 بت ، بدون إشارة 8 بت ، موقعة 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ،
توقيع 32 بت ، بدون توقيع 32 بت ، توقيع 64 بت ، بدون توقيع 64 بت ، عائم
النقطة 32 بت ، النقطة العائمة 64 بت

inria صورة INRIA

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .INR ، .inr

أنواع العناصر المدعومة:
توقيع 8 بت ، بدون توقيع 8 بت ، توقيع 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ، 32 بت
بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64 بت

MHD MetaIO 3D image IO باستخدام تطبيق VTK (تجريبي).

امتدادات الملفات المعترف بها: .MHA ، .MHD ، .mha ، .mhd

أنواع العناصر المدعومة:
توقيع 8 بت ، بدون توقيع 8 بت ، توقيع 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ، 32 بت
بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64 بت

نيفتي NIFTI-1 3D image IO

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .NII ، .nii

أنواع العناصر المدعومة:
توقيع 8 بت ، بدون توقيع 8 بت ، توقيع 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ، 32 بت
بت ، بدون إشارة 32 بت ، توقيع 64 بت ، بدون توقيع 64 بت ، نقطة عائمة 32
بت ، النقطة العائمة 64 بت

فف تنسيق VFF Sun النقطية

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .VFF ، .vff

أنواع العناصر المدعومة:
8 بت غير موقعة ، 16 بت

فيستا عرض ثنائي الأبعاد

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .V ، .VISTA ، .v ، .vista

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، موقعة 8 بت ، بدون إشارة 8 بت ، موقعة 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ،
توقيع 32 بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64
بت

VTI إدخال وإخراج VTK-XML للصور ثلاثية الأبعاد (تجريبي).

امتدادات الملفات المعترف بها: .VTI، .vti

أنواع العناصر المدعومة:
توقيع 8 بت ، بدون توقيع 8 بت ، توقيع 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ، 32 بت
بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64 بت

فتق إدخال وإخراج صورة ثلاثية الأبعاد VTK (تجريبي).

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .VTK ، .VTKIMAGE ، .vtk ، .vtkimage

أنواع العناصر المدعومة:
بيانات ثنائية ، موقعة 8 بت ، بدون إشارة 8 بت ، موقعة 16 بت ، بدون توقيع 16 بت ،
توقيع 32 بت ، بدون إشارة 32 بت ، النقطة العائمة 32 بت ، النقطة العائمة 64
بت

المكونات الإضافية: 3 صورة / تكلفة مقنعة


lncc الارتباط التبادلي الموضعي المحلي مع دعم الإخفاء. ، المعلمات المدعومة
هي:

w = 5 ؛ uint في [1 ، 256]
نصف عرض النافذة المستخدمة لتقييم التقاطع المحلي
علاقة.

mi المعلومات المتبادلة المستندة إلى المفتاح المعزول مع الإخفاء ، المعلمات المدعومة هي:

قطع = 0 ؛ تطفو في [0 ، 40]
النسبة المئوية للبكسل المطلوب قطعها بكثافة عالية ومنخفضة للإزالة
القيم المتطرفة.

مبينز = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المتحركة.

مكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة المفتاح لنقل الصورة hinstogram parzen. للمكونات الإضافية المدعومة
انظر المكونات: 1d / splinekernel

rbins = 64 ؛ uint في [1 ، 256]
عدد صناديق الرسم البياني المستخدمة للصورة المرجعية.

rkernel = [bspline: d = 0] ؛ مصنع
نواة المفتاح للحصول على صورة مرجعية parzen hinstogram. للمكونات المدعومة-
الإضافية انظر المكونات: 1d / splinekernel

NCC تطبيع الارتباط المتبادل مع دعم اخفاء.

(لا توجد معلمات)

SSD مجموع تربيع الاختلافات مع اخفاء.

(لا توجد معلمات)

المكونات الإضافية: 3dimage / شكل


18n 18n حي 3D الشكل الخالق

(لا توجد معلمات)

26n 26n حي 3D الشكل الخالق

(لا توجد معلمات)

6n 6n حي 3D الشكل الخالق

(لا توجد معلمات)

ميدان حي الشكل الكروي مغلق بما في ذلك البيكسلات داخل نصف قطر معين
ص ، المعلمات المدعومة هي:

r = 2 ؛ تطفو في (0 ، inf)
نصف قطر الكرة.

المكونات الإضافية: 3dimage / تحويل


يصقل التحويل التقريبي (12 درجة من الحرية) ، المعلمات المدعومة هي:

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

محور الدوران تحويل الدوران المقيد (درجة واحدة من الحرية). التحول
يقتصر على الدوران حول المحور المحدد حول الدوران المعطى
المركز ، المعلمات المدعومة هي:

محور = (مطلوب ، 3dfvector)
محور الدوران.

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

الأصل = (مطلوب ، 3dfvector)
مركز التحول.

مشتق تحول أفيني مقيد (3 درجات من الحرية). التحول
يقتصر على الدوران حول المحور المحدد والقص على طول المحورين
عموديًا على المعطى المعطى ، المعلمات المدعومة هي:

محور = (مطلوب ، 3dfvector)
محور الدوران.

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

الأصل = (مطلوب ، 3dfvector)
مركز التحول.

جامد التحول الجامد ، أي الدوران والترجمة (ست درجات من الحرية). ،
المعلمات المدعومة هي:

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

الأصل = [[0,0,0،3،XNUMX]] ، XNUMXdfvector
مركز الدوران النسبي ، أي <0.5,0.5,0.5،XNUMX،XNUMX> يتوافق مع مركز
الحجم.

تناوب تحويل الدوران (ثلاث درجات من الحرية). ، المعلمات المدعومة هي:

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

الأصل = [[0,0,0،3،XNUMX]] ، XNUMXdfvector
مركز الدوران النسبي ، أي <0.5,0.5,0.5،XNUMX،XNUMX> يتوافق مع مركز
الحجم.

روتبيند التحول المقيد (4 درجات من الحرية). التحول
يقتصر على الدوران حول المحور x و y والانحناء على طول x
في كل اتجاه ، مع زيادة الانحناء مع
المسافة المربعة من محور الدوران. ، المعلمات المدعومة هي:

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

نوروت = 0 ؛ منطقي
لا تقم بتحسين الدوران.

الأصل = (مطلوب ، 3dfvector)
مركز التحول.

خدد التحول الحر الذي يمكن وصفه بمجموعة من معاملات B-spline
ونواة B-spline الأساسية ، والمعلمات المدعومة هي:

يانسون = [[0,0,0،3،XNUMX]] ، XNUMXdfvector
معدل معامل الخواص بالبكسل ، ستكون القيم غير الموجبة
تم استبدالها بقيمة "السعر" ..

تصحيح = 0 ؛ منطقي
تمكين إخراج التصحيح الإضافي.

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

نواة = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة خدد التحول. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

ركلة جزاء = ؛ مصنع
مصطلح الطاقة عقوبة التحويل. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 3dtransform / splinepenalty

معدل = 10 ؛ تطفو في [1، inf)
معدل معامل الخواص بالبكسل.

ترجمه الترجمة (ثلاث درجات من الحرية) ، المعلمات المدعومة هي:

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

vf يقوم هذا المكون الإضافي بتنفيذ عملية تحويل تحدد ترجمة لكل منها
نقطة الشبكة التي تحدد مجال التحويل. ، مدعومة
المعلمات هي:

imgboundary = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغ كيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

المكونات الإضافية: 3dtransform / io


BBS إدخال ثنائي متسلسل (غير محمول) للتحويلات ثلاثية الأبعاد

امتدادات الملفات المعترف بها: .bbs

داتابول IO الظاهري من وإلى تجمع البيانات الداخلي

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها:. @

فيستا تخزين فيستا للتحولات ثلاثية الأبعاد

امتدادات الملفات التي تم التعرف عليها: .v ، .v3dt

XML تسلسل XML IO للتحويلات ثلاثية الأبعاد

امتدادات الملفات المعترف بها: .x3dt

المكونات الإضافية: 3dtransform / splinepenalty


divcurl divcurl عقوبة التحويل ، المعلمات المدعومة هي:

حليقة = 1 ؛ تطفو في [0، inf)
وزن العقوبة على الضفيرة.

شعبة = 1 ؛ تطفو في [0، inf)
وزن العقوبة على الاختلاف.

معيار = 0 ؛ منطقي
اضبط على 1 إذا كان يجب تسوية العقوبة فيما يتعلق بالصورة
حجم.

وزن = 1 ؛ تطفو في (0 ، inf)
وزن طاقة الجزاء.

المكونات الإضافية: المصغر / واحد


gdas نزول متدرج مع تصحيح تلقائي لحجم الخطوة ، المعلمات المدعومة هي:

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان التغيير النسبي للمعيار أقل من ..

ماكس خطوة = 2 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
الحد الأقصى لحجم الخطوة المطلق.

الحد الأقصى = 200 ؛ uint في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

دقيقة = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
الحد الأدنى لحجم الخطوة المطلق.

xtola = 0.01 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كانت قاعدة المعلومات المشعة للتغيير المطبق على x أقل من هذه القيمة ..

gdsq نزول متدرج مع تقدير خطوة تربيعية ، المعلمات المدعومة هي:

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان التغيير النسبي للمعيار أقل من ..

gtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان معيار inf من التدرج أقل من هذه القيمة ..

الحد الأقصى = 100 ؛ uint في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

مقياس = 2 ؛ مزدوج في (1 ، inf)
تغيير حجم الخطوة الثابتة الاحتياطية.

. = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي.

xtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كانت قاعدة المعلومات الخاصة بتحديث x أقل من هذه القيمة ..

GSL مُحسِّن إضافي يعتمد على مُحسِّن متعدد الوسائط لمكتبة GNU العلمية
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/ ، المعلمات المدعومة هي:

العائد على السهم = 0.01 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
أدوات تحسين الأداء القائمة على التدرج: توقف عند | grad | <eps، simplex: توقف متى
الحجم البسيط <eps ..

ايتر = 100 ؛ uint في [1، inf)
أقصى عدد من التكرارات.

اختار = غد ؛ قاموس
مُحسِّن محدد لاستخدامه .. القيم المدعومة هي:
bfgs - برويدن فليتشر - جولدفارب - شان
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (الإصدار الأكثر كفاءة)
cg-fr - خوارزمية Flecher-Reeves المترافقة للتدرج
gd - نزول متدرج.
البسيط - خوارزمية Simplex لنيلدر وميد
سي جي العلاقات العامة - خوارزمية التدرج المتقارن Polak-Ribiere

. = 0.001 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
حجم الخطوة الأولية.

تول = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
بعض معلمات التسامح.

nlopt تصغير الخوارزميات باستخدام مكتبة NLOPT ، للحصول على وصف لملف
المحسنون يرجى الاطلاع على "http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms '، المعلمات المدعومة هي:

فتولا = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير المطلق لقيمة الهدف أقل
هذه القيمة.

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار التوقف: التغيير النسبي لقيمة الهدف أدناه
هذه القيمة.

أعلى = الوقود النووي المشع ؛ مزدوج
أعلى حد (متساوي لجميع المعلمات).

محلي = لا شيء ؛ قاموس
خوارزمية التصغير المحلية التي قد تكون مطلوبة للملف الرئيسي
خوارزمية التصغير .. القيم المدعومة هي:
gn- اصل مباشر- l - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي ،
متحيز محليا)
نوسكال مباشر - تقسيم المستطيلات (بدون مقياس ، متحيز محليًا)
gn-isres - تحسين إستراتيجية تطور التصنيف العشوائي
ld-tnewton - اقتطاع نيوتن
gn- مباشر- l- راند - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا ، عشوائية)
ln- newuoa - التحسين غير المقيد الخالي من المشتقات عن طريق التكرار
بناء التقريب التربيعي
gn-Direct-l-rand-noscale - قسمة المستطيلات (بدون مقياس محلي
متحيز ، عشوائي)
GN- اصل مباشر - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي)
ld-tnewton-precond - اقتطاع نيوتن مشروط مسبقًا
إعادة تشغيل ld-tnewton - اقتطاع نيوتن مع إعادة التشغيل عند أقصى درجات الانحدار
Gn- مباشر - قسمة المستطيلات
ln-neldermead - خوارزمية Nelder-Mead البسيط
ln- كوبيلا - التحسين المقيد بالتقريب الخطي
gn-crs2-lm - البحث العشوائي الخاضع للرقابة مع الطفرة المحلية
ld-var2 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 2
ld-var1 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 1
ld-mma - طريقة تحريك الخطوط المقاربة
ld-lbfgs-nocedal - لا أحد
ld-lbfgs - BFGS منخفضة التخزين
GN- مباشر- ل - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا)
لا شيء - لا تحدد الخوارزمية
ln- بوبيقا - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات
ln- sbplx - البديل Subplex من Nelder-Mead
ملزمة ln newuoa - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات بواسطة
تقريب مبني بشكل متكرر من الدرجة الثانية
ln-praxis - تحسين محلي خالٍ من التدرج عبر المحور الرئيسي
خدمة التوصيل
نوسكال مباشر - قسمة المستطيلات (بدون مقياس)
ld-tnewton- إعادة التشغيل المسبق - نيوتن مبتور مشروط مسبقًا مع
إعادة بدء الانحدار

خفض = -inf ؛ مزدوج
الحد الأدنى (متساوي لجميع المعلمات).

الحد الأقصى = 100 ؛ int في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

اختار = ld-lbfgs ؛ قاموس
خوارزمية التصغير الرئيسية. القيم المدعومة هي:
gn- اصل مباشر- l - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي ،
متحيز محليا)
ز- mlsl-lds - وصلة أحادية متعددة المستويات (تسلسل منخفض التباين ،
تتطلب تحسينًا وحدودًا محلية تعتمد على التدرج)
نوسكال مباشر - تقسيم المستطيلات (بدون مقياس ، متحيز محليًا)
gn-isres - تحسين إستراتيجية تطور التصنيف العشوائي
ld-tnewton - اقتطاع نيوتن
gn- مباشر- l- راند - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا ، عشوائية)
ln- newuoa - التحسين غير المقيد الخالي من المشتقات عن طريق التكرار
بناء التقريب التربيعي
gn-Direct-l-rand-noscale - قسمة المستطيلات (بدون مقياس محلي
متحيز ، عشوائي)
GN- اصل مباشر - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي)
ld-tnewton-precond - اقتطاع نيوتن مشروط مسبقًا
إعادة تشغيل ld-tnewton - اقتطاع نيوتن مع إعادة التشغيل عند أقصى درجات الانحدار
Gn- مباشر - قسمة المستطيلات
أوغلاغ مكافئ - خوارزمية لاغرانج المعززة مع قيود المساواة
فقط
ln-neldermead - خوارزمية Nelder-Mead البسيط
ln- كوبيلا - التحسين المقيد بالتقريب الخطي
gn-crs2-lm - البحث العشوائي الخاضع للرقابة مع الطفرة المحلية
ld-var2 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 2
ld-var1 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 1
ld-mma - طريقة تحريك الخطوط المقاربة
ld-lbfgs-nocedal - لا أحد
ز- mlsl - رابط واحد متعدد المستويات (يتطلب تحسينًا محليًا و
حدود)
ld-lbfgs - BFGS منخفضة التخزين
GN- مباشر- ل - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا)
ln- بوبيقا - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات
ln- sbplx - البديل Subplex من Nelder-Mead
ملزمة ln newuoa - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات بواسطة
تقريب مبني بشكل متكرر من الدرجة الثانية
أوغلاغ - خوارزمية لاغرانج المعززة
ln-praxis - تحسين محلي خالٍ من التدرج عبر المحور الرئيسي
خدمة التوصيل
نوسكال مباشر - قسمة المستطيلات (بدون مقياس)
ld-tnewton- إعادة التشغيل المسبق - نيوتن مبتور مشروط مسبقًا مع
إعادة بدء الانحدار
ld-slsqp - البرمجة التربيعية ذات المربعات الصغرى المتتابعة

. = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي للأساليب الخالية من التدرج اللوني.

توقف = -inf ؛ مزدوج
معيار الإيقاف: تقل قيمة الوظيفة عن هذه القيمة.

xtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير المطلق لجميع قيم x أقل من هذا
.

xtolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير النسبي لجميع قيم x أقل من هذا
.

مثال


قم بتسجيل test.v للصورة المرجع v باستخدام تحويل خدد مع معامل
معدل 5 واكتب الصورة المسجلة على reg.v. استخدم مستويين متعددي الدقة ، ssd as
دالة تكلفة الصورة و divcurl مرجح بـ 10.0 كعقوبة نعومة التحويل.

mia-3dnonrigidreg -i test.v -r ref.v -o reg.v -l 2 -f spline: rate = 3 image: cost = ssd
divcurl: الوزن = 10

المؤلفون)


جيرت وولني

حقوق الطبع والنشر


هذا البرنامج خاضع لحقوق الطبع والنشر (ج) 1999-2015 لايبزيغ ، ألمانيا ومدريد ، إسبانيا. يأتي
بدون ضمان مطلقًا ويمكنك إعادة توزيعه وفقًا لبنود GNU
الترخيص العام العام الإصدار 3 (أو أحدث). لمزيد من المعلومات ، قم بتشغيل البرنامج بامتداد
الخيار "- حقوق النشر".

استخدم mia-3dnonrigidreg عبر الإنترنت باستخدام خدمات onworks.net


Ad


Ad