mia-2dimageregistration: en línea en la nube

PROGRAMA:

NOMBRE

mia-2dimageregistration: ejecuta un registro de imagen 2d.

SINOPSIS

registro de imagen mia-2d -i -r -t [opciones]

DESCRIPCIÓN

registro de imagen mia-2d Este programa ejecuta el registro de dos imágenes optimizando un
transformación del modelo de transformación dado mediante la optimización de ciertas medidas de costos que
se dan como parámetros libres.

CAMPUS

Archivo-IO
-i --in-image = (entrada, obligatorio); io
imagen de prueba que se registrará Para los tipos de archivos admitidos, consulte PLUGINS: 2dimage / io

-r --ref-image = (entrada, obligatorio); io
imagen de referencia en la que se registrará Para conocer los tipos de archivos admitidos, consulte
PLUGINS: 2dimage / io

-o --out-image = (salida); io
imagen de salida registrada Para conocer los tipos de archivos admitidos, consulte PLUGINS: 2dimage / io

-t --transformation = (salida, obligatorio); io
transformación de salida que comprende el registro Para tipos de archivo admitidos
ver PLUGINS: 2dtransform / io

Ayuda & Info
-V --verbose = advertencia
verbosidad de la salida, imprimir mensajes de nivel dado y prioridades más altas.
Las prioridades admitidas que comienzan en el nivel más bajo son:
info - Mensajes de bajo nivel
rastrear - Seguimiento de llamadas a funciones
fallar - Informar fallas en las pruebas
advertencia - Advertencias
error - Informar errores
depurar - Salida de depuración
mensaje - Mensajes normales
fatal - Informar solo errores fatales

--derechos de autor
imprimir información de derechos de autor

-h --ayuda
imprime esta ayuda

-? --uso
imprimir una breve ayuda

--versión
imprima el número de versión y salga

parámetros
-l - niveles = 3
niveles de resolución múltiple niveles de resolución múltiple

-O --optimizer = gsl: opt = gd, step = 0.1
Optimizador utilizado para la minimización Optimizador utilizado para la minimización Para
complementos compatibles ver PLUGINS: minimizer / singlecost

-R --refinador =
optimizador utilizado para el refinamiento después de que el optimizador principal se llamara optimizador
utilizado para el refinamiento después de que se llamó al optimizador principal Para admitido
complementos ver PLUGINS: minimizer / singlecost

-f --transForm = spline
tipo de transformación tipo de transformación Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 2dimage / transform

Procesamiento
--threads = -1
Número máximo de subprocesos a utilizar para el procesamiento, este número debe ser menor
o igual al número de núcleos de procesador lógico en la máquina. (-1:
estimación automática) .Número máximo de subprocesos a utilizar para el procesamiento, esto
El número debe ser menor o igual al número de núcleos de procesador lógico en
la máquina. (-1: estimación automática).

COMPLEMENTOS: 1d / splinebc

espejo Condiciones de límite de interpolación de splines que reflejan el límite

(sin parámetros)

repetir Condiciones de límite de interpolación de splines que repiten el valor en el límite

(sin parámetros)

cero Condiciones de límite de interpolación spline que asumen cero para valores fuera

(sin parámetros)

COMPLEMENTOS: 1d / splinekernel

bspline Creación de kernel B-spline, los parámetros admitidos son:

d = 3; int en [0, 5]
Grado de spline.

mamás Creación de kernel OMoms-spline, los parámetros admitidos son:

d = 3; int en [3, 3]
Grado de spline.

COMPLEMENTOS: 2dimagen / costo

lncc correlación cruzada local normalizada con soporte de enmascaramiento, parámetros soportados
son:

w = 5; uint en [1, 256]
la mitad del ancho de la ventana utilizada para evaluar la cruz localizada
correlación.

LSD Medida de distancia por mínimos cuadrados

(sin parámetros)

mi Información mutua basada en parzen spline. Los parámetros admitidos son:

cortar = 0; flotar en [0, 40]
Porcentaje de píxeles para cortar a intensidades altas y bajas para eliminar
valores atípicos.

mbins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen en movimiento.

núcleo = [bspline: d = 3]; fábrica
Núcleo de spline para hinstogram parzen de imágenes en movimiento. Para complementos compatibles
ver PLUGINS: 1d / splinekernel

bins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen de referencia.

núcleo = [bspline: d = 0]; fábrica
Núcleo de spline para el hinstograma de parzen de la imagen de referencia. Para enchufe compatible
ins ver PLUGINS: 1d / splinekernel

ICONA correlación cruzada normalizada.

(sin parámetros)

ngf Esta función evalúa la similitud de la imagen según el gradiente normalizado
los campos. Hay varios núcleos de evaluación disponibles. Los parámetros admitidos son:

eval = ds; dictar
subtipo de complemento. Los valores admitidos son:
sq - cuadrado de diferencia
ds - cuadrado de diferencia escalada
punto - núcleo de producto escalar
cruzar - núcleo de producto cruzado

SSD Costo de imaga 2D: suma de diferencias cuadradas, los parámetros admitidos son:

umbral automático = 0; flotar en [0, 1000]
Utilice el enmascaramiento automático de la imagen en movimiento tomando solo valores de intensidad
en cuentas que son mayores que el umbral dado.

norma = 0; booleano
Establezca si la métrica debe normalizarse por el número de píxeles de la imagen.

ssd-automáscara
Costo de la imagen 2D: suma de las diferencias cuadradas, con el enmascaramiento automático basado en
umbrales, los parámetros admitidos son:

trillar = 0; doble
Valor de intensidad umbral para la imagen de referencia.

trillar = 0; doble
Valor de intensidad de umbral para la imagen de origen.

COMPLEMENTOS: 2dimage / fullcost

imagen Función de costo de similitud de imagen generalizada que también maneja múltiples resoluciones
Procesando. La medida de similitud real se da es un parámetro adicional.
los parámetros admitidos son:

el costo = ssd; fábrica
Núcleo de función de coste. Para conocer los complementos compatibles, consulte PLUGINS: 2dimage / cost

depurar = 0; booleano
Guarde los resultados intermedios para la depuración.

ref. = (entrada, cadena)
Imagen de referencia.

src = (entrada, cadena)
Imagen de estudio.

peso = 1; flotador
función de ponderación de costes.

etiqueta de imagen
Función de costo de similitud que asigna etiquetas de dos imágenes y maneja etiquetas
preservando el procesamiento de resolución múltiple., los parámetros admitidos son:

depurar = 0; int en [0, 1]
escribe la distancia se transforma en una imagen 3D.

etiqueta máxima = 256; int en [2, 32000]
número máximo de etiquetas a considerar.

ref. = (entrada, cadena)
Imagen de referencia.

src = (entrada, cadena)
Imagen de estudio.

peso = 1; flotador
función de ponderación de costes.

imagen enmascarada
Función de costo de similitud de imagen enmascarada generalizada que también maneja múltiples
procesamiento de resolución. Las máscaras proporcionadas deben ser regiones densamente llenas en
Procesamiento de resolución múltiple porque, de lo contrario, la información de la máscara puede perderse
al reducir la escala de la imagen. La máscara de referencia y la máscara transformada del
Las imágenes de estudio se combinan mediante AND binario. Se da la medida de similitud real
es parámetro extra., los parámetros admitidos son:

el costo = ssd; fábrica
Núcleo de función de coste. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 2dimage / maskedcost

ref. = (entrada, cadena)
Imagen de referencia.

máscara de ref = (entrada, cadena)
Máscara de imagen de referencia (binaria).

src = (entrada, cadena)
Imagen de estudio.

src-mascara = (entrada, cadena)
Máscara de imagen de estudio (binaria).

peso = 1; flotador
función de ponderación de costes.

COMPLEMENTOS: 2dimage / io

bmp Soporte de entrada / salida de imagen 2D BMP

Extensiones de archivo reconocidas: .BMP, .bmp

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits sin firmar, 16 bits sin firmar

grupo de datos E / S virtual hacia y desde el grupo de datos interno

Extensiones de archivo reconocidas:. @

dicom Io de imagen 2D para DICOM

Extensiones de archivo reconocidas: .DCM, .dcm

Tipos de elementos admitidos:
16 bits firmados, 16 bits sin firmar

exr un complemento io de 2dimage para imágenes OpenEXR

Extensiones de archivo reconocidas: .EXR, .exr

Tipos de elementos admitidos:
32 bits sin firmar, coma flotante de 32 bits

jpg un complemento io de 2dimage para imágenes en escala de grises jpeg

Extensiones de archivo reconocidas: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Tipos de elementos admitidos:
sin firmar de 8 bits

png un complemento io de 2dimage para imágenes png

Extensiones de archivo reconocidas: .PNG, .png

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits sin firmar, 16 bits sin firmar

crudo Soporte de salida de imagen RAW 2D

Extensiones de archivo reconocidas: .RAW, .raw

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits con signo, 8 bits sin firmar, 16 bits con signo, 16 bits sin firmar,
32 bits firmados, 32 bits sin firmar, coma flotante 32 bits, coma flotante 64
poco

tif Soporte de entrada / salida de imagen TIFF 2D

Extensiones de archivo reconocidas: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, sin firmar de 8 bits, sin firmar de 16 bits, sin firmar de 32 bits

vista un complemento io de 2dimage para imágenes de vista

Extensiones de archivo reconocidas: .V, .VISTA, .v, .vista

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits con signo, 8 bits sin firmar, 16 bits con signo, 16 bits sin firmar,
32 bits firmados, 32 bits sin firmar, coma flotante 32 bits, coma flotante 64
poco

COMPLEMENTOS: 2dimagen / costo enmascarado

lncc correlación cruzada local normalizada con soporte de enmascaramiento, parámetros soportados
son:

w = 5; uint en [1, 256]
la mitad del ancho de la ventana utilizada para evaluar la cruz localizada
correlación.

mi Información mutua basada en parzen spline con enmascaramiento. Los parámetros admitidos son:

cortar = 0; flotar en [0, 40]
Porcentaje de píxeles para cortar a intensidades altas y bajas para eliminar
valores atípicos.

mbins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen en movimiento.

núcleo = [bspline: d = 3]; fábrica
Núcleo de spline para hinstogram parzen de imágenes en movimiento. Para complementos compatibles
ver PLUGINS: 1d / splinekernel

bins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen de referencia.

núcleo = [bspline: d = 0]; fábrica
Núcleo de spline para el hinstograma de parzen de la imagen de referencia. Para enchufe compatible
ins ver PLUGINS: 1d / splinekernel

ICONA correlación cruzada normalizada con soporte de enmascaramiento.

(sin parámetros)

SSD Suma de diferencias cuadradas con enmascaramiento.

(sin parámetros)

COMPLEMENTOS: 2dimagen / transformar

afín Transformación afín (seis grados de libertad). Los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

rígido Transformaciones rígidas (es decir, rotación y traslación, tres grados de
libertad)., los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

centro de podredumbre = [[0,0]]; 2dfvector
Centro de rotación relativo, es decir, <0.5,0.5> corresponde al centro de la
soporte rectángulo.

rotación Transformaciones de rotación (es decir, rotación alrededor de un centro dado, un grado de
libertad)., los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

centro de podredumbre = [[0,0]]; 2dfvector
Centro de rotación relativo, es decir, <0.5,0.5> corresponde al centro de la
soporte rectángulo.

ranura Transformación de forma libre que se puede describir mediante un conjunto de coeficientes B-spline
y un kernel B-spline subyacente. Los parámetros admitidos son:

anisórate = [[0,0]]; 2dfvector
tasa de coeficiente anisotrópico en píxeles, los valores no positivos serán
sobrescrito por el valor de "tasa".

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

núcleo = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel de spline de transformación. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

multa =; fábrica
Plazo de penalización por transformación. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 2dtransform / splinepenalty

y = 10; flotar en [1, inf)
Tasa de coeficiente isotrópico en píxeles.

la traducción Solo traducción (dos grados de libertad), los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

vf Este complemento implementa una transformación que define una traducción para cada
punto de la cuadrícula que define el dominio de la transformación., soportado
los parámetros son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

COMPLEMENTOS: 2dtransform / io

bbs E / S serializada binaria (no portátil) de transformaciones 2D

Extensiones de archivo reconocidas: .bbs

grupo de datos E / S virtual hacia y desde el grupo de datos interno

Extensiones de archivo reconocidas:. @

vista Vista de almacenamiento de transformaciones 2D

Extensiones de archivo reconocidas: .v2dt

xml IO serializado XML de transformaciones 2D

Extensiones de archivo reconocidas: .x2dt

COMPLEMENTOS: 2dtransform / splinepenalty

divcurl penalización divcurl en la transformación, los parámetros admitidos son:

rizo = 1; flotar en [0, inf)
peso de penalización en rizo.

div = 1; flotar en [0, inf)
peso de la penalización en la divergencia.

norma = 0; booleano
Establecer en 1 si la penalización debe normalizarse con respecto a la imagen
El Tamaño.

peso = 1; flotar en (0, inf)
peso de la energía de penalización.

COMPLEMENTOS: minimizador / coste único

gdas Descenso de gradiente con corrección automática del tamaño del paso. Los parámetros admitidos son:

ftolr = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si el cambio relativo del criterio está por debajo.

paso máximo = 2; doble en (0, inf)
Tamaño de paso absoluto máximo.

maxiter = 200; uint en [1, inf)
Criterio de parada: el número máximo de iteraciones.

min-paso = 0.1; doble en (0, inf)
Tamaño mínimo de paso absoluto.

xtolá = 0.01; duplicar en [0, inf)
Deténgase si la inf-norma del cambio aplicado ax está por debajo de este valor.

gdsq Descenso de gradiente con estimación de pasos cuadráticos, los parámetros admitidos son:

ftolr = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si el cambio relativo del criterio está por debajo.

gtola = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si la inf-norma del gradiente está por debajo de este valor.

maxiter = 100; uint en [1, inf)
Criterio de parada: el número máximo de iteraciones.

escala = 2; doble en (1, inf)
Escala de tamaño de paso fijo de respaldo.

paso = 0.1; doble en (0, inf)
Tamaño de paso inicial.

xtolá = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si la norma inf de x-update está por debajo de este valor.

GSL complemento optimizador basado en los optimizadores multimin de la biblioteca científica GNU
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, los parámetros admitidos son:

eps = 0.01; doble en (0, inf)
optimizadores basados ​​en gradientes: deténgase cuando | grad | <eps, simplex: detener cuando
tamaño simplex <eps ..

proceso = 100; uint en [1, inf)
número máximo de iteraciones.

optar = gd; dictar
Optimizador específico que se utilizará. Los valores admitidos son:
bfgs - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (versión más eficiente)
cg-fr - Algoritmo de gradiente conjugado de Flecher-Reeves
gd - Descenso de gradiente.
simplex - Algoritmo simplex de Nelder y Mead
cg-pr - Algoritmo de gradiente conjugado Polak-Ribiere

paso = 0.001; doble en (0, inf)
tamaño de paso inicial.

tol = 0.1; doble en (0, inf)
algún parámetro de tolerancia.

nlopt Los algoritmos minimizadores que utilizan la biblioteca NLOPT, para una descripción de la
optimizadores, consulte 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms ', los parámetros admitidos son:

ftola = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio absoluto del valor objetivo está por debajo
este valor.

ftolr = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio relativo del valor objetivo está por debajo
este valor.

más alto = inf; doble
Límite superior (igual para todos los parámetros).

opción local = ninguno; dictar
algoritmo de minimización local que puede ser necesario para las principales
algoritmo de minimización. Los valores admitidos son:
gn-orig-directo-l - Dividir rectángulos (implementación original,
localmente sesgado)
gn-directo-l-noscal - Rectángulos de división (sin escala, sesgados localmente)
gn-isres - Estrategia de evolución de clasificación estocástica mejorada
ld-tnewton - Newton truncado
gn-directo-l-rand - Rectángulos de división (localmente sesgados, aleatorios)
ln-newuoa - Optimización sin restricciones sin derivadas de forma iterativa
Aproximación cuadrática construida
gn-direct-l-rand-noscale - Rectángulos de división (sin escala, localmente
sesgado, aleatorizado)
gn-orig-directo - Dividir rectángulos (implementación original)
ld-tnewton-precond - Newton truncado preacondicionado
reinicio de ld-tnewton - Newton truncado con reinicio de descenso más empinado
gn-directo - Dividir rectángulos
en-neldermead - Algoritmo simplex de Nelder-Mead
ln-cobyla - Optimización restringida por aproximación lineal
gn-crs2-lm - Búsqueda aleatoria controlada con mutación local
ld-var2 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 2
ld-var1 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 1
ld-mma - Método de movimiento de asíntotas
ld-lbfgs-nocedal - Ninguno
ld-lbfgs - BFGS de bajo almacenamiento
gn-directo-l - Rectángulos de división (sesgados localmente)
ninguna - no especifique algoritmo
In-bobyqa - Optimización restringida por límite libre de derivados
ln-sbplx - Variante subplex de Nelder-Mead
ln-newuoa-con destino - Optimización restringida por límite libre de derivadas por
Aproximación cuadrática construida iterativamente
en-praxis - Optimización local sin gradientes a través del eje principal
Método
gn-directo-noscal - Rectángulos de división (sin escala)
ld-tnewton-precond-reinicio - Newton truncado preacondicionado con
reinicio del descenso más empinado

inferior = -inf; doble
Límite inferior (igual para todos los parámetros).

maxiter = 100; int en [1, inf)
Criterio de parada: el número máximo de iteraciones.

optar = ld-lbfgs; dictar
algoritmo principal de minimización. Los valores admitidos son:
gn-orig-directo-l - Dividir rectángulos (implementación original,
localmente sesgado)
g-mlsl-lds - Enlace único multinivel (secuencia de baja discrepancia,
requieren optimización y límites locales basados ​​en gradientes)
gn-directo-l-noscal - Rectángulos de división (sin escala, sesgados localmente)
gn-isres - Estrategia de evolución de clasificación estocástica mejorada
ld-tnewton - Newton truncado
gn-directo-l-rand - Rectángulos de división (localmente sesgados, aleatorios)
ln-newuoa - Optimización sin restricciones sin derivadas de forma iterativa
Aproximación cuadrática construida
gn-direct-l-rand-noscale - Rectángulos de división (sin escala, localmente
sesgado, aleatorizado)
gn-orig-directo - Dividir rectángulos (implementación original)
ld-tnewton-precond - Newton truncado preacondicionado
reinicio de ld-tnewton - Newton truncado con reinicio de descenso más empinado
gn-directo - Dividir rectángulos
auglag-eq - Algoritmo lagrangiano aumentado con restricciones de igualdad
, solamente
en-neldermead - Algoritmo simplex de Nelder-Mead
ln-cobyla - Optimización restringida por aproximación lineal
gn-crs2-lm - Búsqueda aleatoria controlada con mutación local
ld-var2 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 2
ld-var1 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 1
ld-mma - Método de movimiento de asíntotas
ld-lbfgs-nocedal - Ninguno
g-mlsl - Enlace único multinivel (requiere optimización local y
límites)
ld-lbfgs - BFGS de bajo almacenamiento
gn-directo-l - Rectángulos de división (sesgados localmente)
In-bobyqa - Optimización restringida por límite libre de derivados
ln-sbplx - Variante subplex de Nelder-Mead
ln-newuoa-con destino - Optimización restringida por límite libre de derivadas por
Aproximación cuadrática construida iterativamente
augulag - Algoritmo lagrangiano aumentado
en-praxis - Optimización local sin gradientes a través del eje principal
Método
gn-directo-noscal - Rectángulos de división (sin escala)
ld-tnewton-precond-reinicio - Newton truncado preacondicionado con
reinicio del descenso más empinado
ld-slsqp - Programación cuadrática secuencial de mínimos cuadrados

paso = 0; duplicar en [0, inf)
Tamaño de paso inicial para métodos sin gradiente.

detener = -inf; doble
Criterio de parada: el valor de la función cae por debajo de este valor.

xtolá = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio absoluto de todos los valores de x está por debajo de este
.

xtolr = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio relativo de todos los valores de x está por debajo de este
.

EJEMPLO

Registre la imagen 'moving.png' en la imagen 'reference.png' usando un rígido
modelo de transformación y ssd como función de coste. Escribe el resultado en output.png

mia-2dimageregistration -i en movimiento.png -r referencia.png -o salida.png -f rígido
imagen: costo = ssd

AUTOR (es)

Gert Wollny

DERECHOS DE AUTOR

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con ABSOLUTAMENTE NINGUNA GARANTÍA y puede redistribuirlo bajo los términos de GNU
LICENCIA PÚBLICA GENERAL Versión 3 (o posterior). Para obtener más información, ejecute el programa con el
opción '--copyright'.

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