मिया-2dmyoica-full - क्लाउड में ऑनलाइन

यह कमांड मिया-2dmyoica-full है जिसे हमारे कई मुफ्त ऑनलाइन वर्कस्टेशन जैसे कि उबंटू ऑनलाइन, फेडोरा ऑनलाइन, विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैक ओएस ऑनलाइन एमुलेटर का उपयोग करके ऑनवर्क्स फ्री होस्टिंग प्रदाता में चलाया जा सकता है।

कार्यक्रम:

नाम


मिया-2dmyoica-full - 2डी छवियों की एक श्रृंखला का पंजीकरण चलाएँ।

SYNOPSIS


मिया-2dmyoica-पूर्ण -i -o [विकल्प]

वर्णन


मिया-2dmyoica-पूर्ण यह प्रोग्राम मोशन कंपंसेशन के 2डी संस्करण को लागू करता है
वोल्नी जी, केलमैन पी, सैंटोस ए, लेडेस्मा-कार्बायो एमजे, "स्वचालित" में वर्णित एल्गोरिदम
मुक्त श्वास के मोशन मुआवजे का उपयोग करके मायोकार्डियल परफ्यूजन डेटा प्राप्त किया गया
स्वतंत्र घटक विश्लेषण", मेडिकल छवि विश्लेषण, 2012,
डीओआई:10.1016/जे.मीडिया.2012.02.004। सॉफ़्टवेयर पहले एक रेखीय पंजीकरण चला सकता है और फिर
एक गैर-रेखीय पंजीकरण या दोनों में से एक। प्रोग्राम का यह संस्करण सभी चला सकता है
समानांतर में पंजीकरण.

विकल्प


फ़ाइल-आईओ
-i --in-file=(इनपुट, आवश्यक); डोरी
इनपुट छिड़काव डेटा सेट

-ओ --आउट-फाइल = (आउटपुट, आवश्यक); डोरी
आउटपुट छिड़काव डेटा सेट

-आर --पंजीकृत=
पंजीकृत छवियों के लिए फ़ाइल नाम आधार। छवि प्रकार और क्रमांकन योजना
इनपुट छवियों से लिया गया है जैसा कि इनपुट डेटा सेट में दिया गया है।

--सेव-क्रॉप्ड=(आउटपुट); डोरी
क्रॉप किए गए सेट को इस फ़ाइल में सहेजें, छवि फ़ाइलें नाम के स्टेम का उपयोग करेंगी
फ़ाइल नाम आधार के रूप में

--सहेजें-सुविधा=(आउटपुट); डोरी
विभाजन सुविधा छवियों और प्रारंभिक आईसीए मिश्रण मैट्रिक्स को सहेजें

--save-refs=(आउटपुट); डोरी
प्रत्येक पंजीकरण पास के लिए संदर्भ छवियों को दिए गए फाइलों में सहेजें
नाम आधार

--save-regs=(आउटपुट); डोरी
प्रत्येक पंजीकरण पास के लिए मध्यवर्ती पंजीकृत छवियों को सहेजें

मदद & जानकारी
-V --verbose=चेतावनी
आउटपुट की वर्बोसिटी, दिए गए स्तर के प्रिंट संदेश और उच्च प्राथमिकताएं।
निम्नतम स्तर से शुरू होने वाली समर्थित प्राथमिकताएं हैं:
पता ‐निम्न स्तर के संदेश
निशान फंक्शन कॉल ट्रेस
असफल परीक्षण विफलताओं की रिपोर्ट करें
चेतावनी चेतावनी
त्रुटि रिपोर्ट त्रुटियाँ
डिबग डीबग आउटपुट
message ‐ सामान्य संदेश
घातक केवल घातक त्रुटियों की रिपोर्ट करें

--कॉपीराइट
कॉपीराइट जानकारी प्रिंट करें

-एच --सहायता
इस सहायता को प्रिंट करें

-? --उपयोग
एक छोटी सहायता प्रिंट करें

--संस्करण
संस्करण संख्या प्रिंट करें और बाहर निकलें

आईसीए
-सी --घटक=0
आईसीए घटक 0 = स्वचालित अनुमानआईसीए घटक 0 = स्वचालित
अनुमान

--सामान्यीकरण
सामान्यीकृत आईसी

--नो-मीनस्ट्रिप
मिश्रण वक्र से माध्य न हटाएँ

-एस --सेगस्केल=0
एलवी (0=कोई विभाजन नहीं) खंड के चारों ओर क्रॉप बॉक्स को खंडित करें और स्केल करें
एलवी के चारों ओर क्रॉप बॉक्स को स्केल करें (0=कोई विभाजन नहीं)

-के --स्किप = 0
श्रृंखला की शुरुआत में छवियों को छोड़ें, उदाहरण के लिए क्योंकि वे अन्य की हैं
तौर-तरीके श्रृंखला की शुरुआत में छवियों को छोड़ें उदाहरण के लिए क्योंकि वे
अन्य तौर-तरीके हैं

-m --max-ica-iter=400
ICA में पुनरावृत्तियों की अधिकतम संख्या ICA में पुनरावृत्तियों की अधिकतम संख्या

-ई--सेगमेथोड=विशेषताएं
विभाजन विधि
डेल्टा-शिखर - शिखर वृद्धि छवियों का अंतर
विशेषताएं - फ़ीचर छवियाँ
डेल्टा-फ़ीचर - फीचर छवियों का अंतर

-बी--न्यूनतम-श्वास-आवृत्ति=-1
मिश्रण वक्र को न्यूनतम माध्य आवृत्ति से उत्पन्न माना जा सकता है
ब्रेथिंग एक स्वस्थ विश्राम श्वास दर 12 प्रति मिनट है। एक नकारात्मक मान
परीक्षण को अक्षम कर देता है. मान 0.0 श्रृंखला को इस रूप में पहचानने के लिए बाध्य करता है
प्रारंभिक सांस रोककर प्राप्त किया गया। न्यूनतम औसत आवृत्ति एक मिश्रण वक्र हो सकता है
ब्रेथिंग से उत्पन्न माना जाना चाहिए। एक स्वस्थ विश्राम श्वास दर है
12 प्रति मिनट. एक नकारात्मक मान परीक्षण को अक्षम कर देता है। मान 0.0 बल देता है
आरंभिक सांस रोककर हासिल की गई श्रृंखला की पहचान की जाएगी।

प्रसंस्करण
--धागे=-1
प्रसंस्करण के लिए उपयोग किए जाने वाले थ्रेड्स की अधिकतम संख्या, यह संख्या कम होनी चाहिए
या मशीन में तार्किक प्रोसेसर कोर की संख्या के बराबर। (-1:
स्वचालित अनुमान)। प्रसंस्करण के लिए उपयोग किए जाने वाले धागे की अधिकतम संख्या, यह
संख्या तार्किक प्रोसेसर कोर की संख्या के बराबर या कम होनी चाहिए
मशीन। (-1: स्वचालित अनुमान)।

पंजीकरण
-एल --लीनियर-ऑप्टिमाइज़र=जीएसएल:ऑप्ट=सिंप्लेक्स,स्टेप=1.0
रैखिक पंजीकरण स्ट्रिंग मान को न्यूनतम करने के लिए ऑप्टिमाइज़र का उपयोग किया जाता है
प्लग-इन बनाने के लिए उपयोग किया जाएगा. समर्थित प्लगइन्स के लिए देखें
प्लगइन्स: मिनिमाइज़र/सिंगलकॉस्ट

--रैखिक-रूपांतरण=संबंध
रैखिक परिवर्तन का उपयोग किया जाएगा स्ट्रिंग मान का उपयोग निर्माण के लिए किया जाएगा
लगाना। समर्थित प्लगइन्स के लिए प्लगइन्स:2डिमेज/ट्रांसफॉर्म देखें

-ओ --नॉन-लीनियर-ऑप्टिमाइज़र=जीएसएल:ऑप्ट=जीडी,स्टेप=0.1
गैर-रेखीय पंजीकरण में न्यूनतमकरण के लिए ऑप्टिमाइज़र का उपयोग किया जाता है। डोर
वैल्यू का उपयोग प्लग-इन बनाने के लिए किया जाएगा। समर्थित प्लगइन्स के लिए देखें
प्लगइन्स: मिनिमाइज़र/सिंगलकॉस्ट

-ए-स्टार्ट-सी-रेट=16
रीढ़ में प्रारंभ गुणांक दर, --सी-दर-विभाजक द्वारा विभाजित हो जाती है
रीढ़ में प्रत्येक पास.स्टार्ट गुणांक दर से विभाजित हो जाता है
-- प्रत्येक पास के साथ सी-रेट-डिवाइडर।

--सी-दर-विभाजक=2
प्रत्येक पास के लिए गुणांक दर विभाजक। प्रत्येक पास के लिए गुणांक दर विभाजक।

-डी --स्टार्ट-divcurl=10000
Divcurl वजन प्रारंभ करें, प्रत्येक के साथ --divcurl-डिवाइडर द्वारा विभाजित हो जाता है
pass.डिवकर्ल वेट प्रारंभ करें, प्रत्येक के साथ --डिवकरल-डिवाइडर से विभाजित हो जाता है
उत्तीर्ण करना।

--divcurl-विभाजक = 2
प्रत्येक नए पास के साथ Divcurl वजन स्केलिंग। प्रत्येक के साथ Divcurl वजन स्केलिंग
नया पास.

-आर--संदर्भ=-1
वैश्विक संदर्भ के अनुसार सभी छवि को संरेखित किया जाना चाहिए। यदि गैर-नकारात्मक पर सेट किया गया है
मान, छवियों को इस संदर्भ और क्रॉप किए गए आउटपुट के साथ संरेखित किया जाएगा
छवि दिनांक को मूल छवियों में अंतःक्षेपित किया जाएगा। यदि आप -1 पर छोड़ें
परवाह नहीं। इस मामले में सभी छवियों को औसत स्थिति में पंजीकृत किया जाएगा
सभी छवि को मूवमेंटग्लोबल संदर्भ के साथ संरेखित किया जाना चाहिए। यदि ए पर सेट किया गया है
गैर-नकारात्मक मान, छवियों को इस संदर्भ के साथ संरेखित किया जाएगा, और
क्रॉप की गई आउटपुट छवि तिथि को मूल छवियों में इंजेक्ट किया जाएगा। छुट्टी
यदि आपको परवाह नहीं है तो -1 पर। इस मामले में सभी छवियों को पंजीकृत किया जाएगा
आंदोलन की माध्य स्थिति

-w --imagecost=image:weight=1,cost=ssd
छवि लागत, स्रोत और रेफरी पैरामीटर निर्दिष्ट न करें, इन्हें इसके द्वारा निर्धारित किया जाएगा
कार्यक्रम। स्ट्रिंग मान का उपयोग प्लग-इन बनाने के लिए किया जाएगा। के लिए
समर्थित प्लगइन्स प्लगइन्स देखें: 2dimage/fullcost

-एल--मिलीग्राम-स्तर=3
बहु-रिज़ॉल्यूशन स्तरबहु-रिज़ॉल्यूशन स्तर

-p --रैखिक-पास=3
रैखिक पंजीकरण पास (0 से अक्षम करें) रैखिक पंजीकरण पास (0 से अक्षम करें)।
अक्षम करना)

-पी --अरेखीय-पास=3
गैर-रेखीय पंजीकरण पास (अक्षम करने के लिए 0) गैर-रेखीय पंजीकरण पास
(0 अक्षम करने के लिए)

प्लगइन्स: 1डी/स्पलाइनबीसी


आईना तख़्ता प्रक्षेप सीमा स्थितियां जो सीमा पर दर्पण करती हैं

(कोई पैरामीटर नहीं)

दोहराना तख़्ता प्रक्षेप सीमा स्थितियां जो सीमा पर मान को दोहराती हैं

(कोई पैरामीटर नहीं)

शून्य तख़्ता प्रक्षेप सीमा स्थितियां जो बाहर के मानों के लिए शून्य मानती हैं

(कोई पैरामीटर नहीं)

प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल


बीएसपीलाइन बी-स्पलाइन कर्नेल निर्माण, समर्थित पैरामीटर हैं:

d = 3; [0, 5] में इंट
तख़्ता डिग्री।

ओमम्स OMoms-स्पलाइन कर्नेल निर्माण, समर्थित पैरामीटर हैं:

d = 3; [3, 3] में इंट
तख़्ता डिग्री।

प्लगइन्स: 2dimage/लागत


एलएनसीसी मास्किंग समर्थन के साथ स्थानीय सामान्यीकृत क्रॉस सहसंबंध। समर्थित पैरामीटर
यह है:

w = 5; [1, 256] में यूंट
स्थानीयकृत क्रॉस का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग की जाने वाली खिड़की की आधी चौड़ाई
सह - संबंध।

एलएसडी न्यूनतम-वर्ग दूरी माप

(कोई पैरामीटर नहीं)

mi तख़्ता पारजन आधारित पारस्परिक जानकारी। समर्थित पैरामीटर हैं:

कमी = 0; [0, 40] में तैरें
निकालने के लिए उच्च और निम्न तीव्रता पर कटने के लिए पिक्सेल का प्रतिशत
बाहरी।

mbins = 64; [1, 256] में यूंट
चलती छवि के लिए उपयोग किए जाने वाले हिस्टोग्राम डिब्बे की संख्या।

मैकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि परज़ेन हिन्स्टोग्राम को स्थानांतरित करने के लिए तख़्ता कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए
प्लगइन्स देखें:1d/स्पलाइनकर्नेल

रॉबिन्स = 64; [1, 256] में यूंट
संदर्भ छवि के लिए प्रयुक्त हिस्टोग्राम डिब्बे की संख्या।

रकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 0]; फ़ैक्टरी
संदर्भ छवि parzen hinstogram के लिए तख़्ता कर्नेल। समर्थित प्लग के लिए-
इन प्लगइन्स देखें:1d/splinekernel

एनसीसी सामान्यीकृत क्रॉस सहसंबंध।

(कोई पैरामीटर नहीं)

NGF यह फ़ंक्शन सामान्यीकृत ढाल के आधार पर छवि समानता का मूल्यांकन करता है
खेत। विभिन्न मूल्यांकन कर्नेल उपलब्ध हैं, समर्थित पैरामीटर हैं:

विकसित करना = डीएस; ताना
प्लगइन उपप्रकार. समर्थित मान हैं:
sq -अंतर का वर्ग
ds स्केल किए गए अंतर का वर्ग
डॉट अदिश उत्पाद गिरी
पार क्रॉस उत्पाद कर्नेल

एसएसडी 2डी इमेजा लागत: वर्ग अंतरों का योग, समर्थित पैरामीटर हैं:

ऑटोथ्रेश = 0; [0, 1000] में तैरें
केवल तीव्रता मान लेकर चलती छवि के स्वचालित मास्किंग का उपयोग करें
खाते में जो दी गई सीमा से बड़ा है।

आदर्श = 0; बूल
सेट करें कि छवि पिक्सेल की संख्या से मीट्रिक को सामान्यीकृत किया जाना चाहिए या नहीं।

एसएसडी-ऑटोमास्क
2D छवि लागत: दिए गए आधार पर ऑटोमास्किंग के साथ, चुकता अंतरों का योग
थ्रेसहोल्ड, समर्थित पैरामीटर हैं:

रथ्रेश = 0; दोहरा
संदर्भ छवि के लिए दहलीज तीव्रता मान।

स्ट्रेश = 0; दोहरा
स्रोत छवि के लिए दहलीज तीव्रता मान।

प्लगइन्स: 2dimage/पूर्ण लागत


की छवि सामान्यीकृत छवि समानता लागत फ़ंक्शन जो बहु-रिज़ॉल्यूशन को भी संभालता है
प्रसंस्करण। वास्तविक समानता माप es अतिरिक्त पैरामीटर दिया गया है।
समर्थित पैरामीटर हैं:

लागत = एसएसडी; फ़ैक्टरी
लागत समारोह कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें PLUGINS:2dimage/लागत

डिबग = 0; बूल
डिबगिंग के लिए मध्यवर्ती परिणाम सहेजें।

रेफरी = (इनपुट, स्ट्रिंग)
संदर्भ छवि।

" = (इनपुट, स्ट्रिंग)
अध्ययन छवि।

भार = 1; पानी पर तैरना
लागत समारोह का वजन।

लेबल छवि
समानता लागत फ़ंक्शन जो दो छवियों के लेबल को मैप करता है और लेबल को संभालता है-
बहु-रिज़ॉल्यूशन प्रसंस्करण को संरक्षित करना। समर्थित पैरामीटर हैं:

डिबग = 0; [0, 1] में इंट
दूरी को 3D छवि में परिवर्तित करें लिखें।

मैक्सलेबल = 256; [2, 32000] में इंट
विचार करने के लिए लेबल की अधिकतम संख्या।

रेफरी = (इनपुट, स्ट्रिंग)
संदर्भ छवि।

" = (इनपुट, स्ट्रिंग)
अध्ययन छवि।

भार = 1; पानी पर तैरना
लागत समारोह का वजन।

नकाबपोश छवि
सामान्यीकृत नकाबपोश छवि समानता लागत फ़ंक्शन जो बहु-
संकल्प प्रसंस्करण। प्रदान किए गए मास्क सघन रूप से भरे हुए क्षेत्रों में होने चाहिए
बहु-रिज़ॉल्यूशन प्रसंस्करण क्योंकि अन्यथा मुखौटा जानकारी खो सकती है
छवि को छोटा करते समय। संदर्भ मुखौटा और रूपांतरित मुखौटा
अध्ययन छवि बाइनरी और द्वारा संयुक्त हैं। वास्तविक समानता माप दिया गया है
es अतिरिक्त पैरामीटर। समर्थित पैरामीटर हैं:

लागत = एसएसडी; फ़ैक्टरी
लागत समारोह कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 2dimage / नकाबपोश लागत

रेफरी = (इनपुट, स्ट्रिंग)
संदर्भ छवि।

रेफ-मास्क = (इनपुट, स्ट्रिंग)
संदर्भ छवि मुखौटा (बाइनरी)।

" = (इनपुट, स्ट्रिंग)
अध्ययन छवि।

src-मुखौटा = (इनपुट, स्ट्रिंग)
अध्ययन छवि मुखौटा (बाइनरी)।

भार = 1; पानी पर तैरना
लागत समारोह का वजन।

प्लगइन्स: 2डिमेज/आईओ


bmp बीएमपी 2 डी-छवि इनपुट / आउटपुट समर्थन

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .BMP, .bmp

समर्थित तत्व प्रकार:
बाइनरी डेटा, अहस्ताक्षरित 8 बिट, अहस्ताक्षरित 16 बिट

डेटापूल वर्चुअल आईओ से और आंतरिक डेटा पूल से

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .@

डाइकोम DICOM के लिए 2D छवि io

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .DCM, .dcm

समर्थित तत्व प्रकार:
16 बिट हस्ताक्षरित, अहस्ताक्षरित 16 बिट

EXR OpenEXR छवियों के लिए एक 2dimage io प्लगइन

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .EXR, .exr

समर्थित तत्व प्रकार:
अहस्ताक्षरित 32 बिट, फ्लोटिंग पॉइंट 32 बिट

जेपीजी jpeg ग्रे स्केल इमेज के लिए 2dimage io प्लगइन

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

समर्थित तत्व प्रकार:
अहस्ताक्षरित 8 बिट

png png छवियों के लिए एक 2dimage io प्लगइन

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .PNG, .png

समर्थित तत्व प्रकार:
बाइनरी डेटा, अहस्ताक्षरित 8 बिट, अहस्ताक्षरित 16 बिट

कच्चा रॉ 2डी-इमेज आउटपुट सपोर्ट

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .RAW, .raw

समर्थित तत्व प्रकार:
बाइनरी डेटा, हस्ताक्षरित 8 बिट, अहस्ताक्षरित 8 बिट, हस्ताक्षरित 16 बिट, अहस्ताक्षरित 16 बिट,
हस्ताक्षरित 32 बिट, अहस्ताक्षरित 32 बिट, फ्लोटिंग पॉइंट 32 बिट, फ्लोटिंग पॉइंट 64
बिट

TIF TIFF 2D-छवि इनपुट/आउटपुट समर्थन

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

समर्थित तत्व प्रकार:
बाइनरी डेटा, अहस्ताक्षरित 8 बिट, अहस्ताक्षरित 16 बिट, अहस्ताक्षरित 32 बिट

विस्टा विस्टा छवियों के लिए एक 2dimage io प्लगइन

मान्यता प्राप्त फ़ाइल एक्सटेंशन: .V, .VISTA, .v, .vista

समर्थित तत्व प्रकार:
बाइनरी डेटा, हस्ताक्षरित 8 बिट, अहस्ताक्षरित 8 बिट, हस्ताक्षरित 16 बिट, अहस्ताक्षरित 16 बिट,
हस्ताक्षरित 32 बिट, अहस्ताक्षरित 32 बिट, फ्लोटिंग पॉइंट 32 बिट, फ्लोटिंग पॉइंट 64
बिट

प्लगइन्स: 2dimage/नकाबपोश लागत


एलएनसीसी मास्किंग समर्थन के साथ स्थानीय सामान्यीकृत क्रॉस सहसंबंध। समर्थित पैरामीटर
यह है:

w = 5; [1, 256] में यूंट
स्थानीयकृत क्रॉस का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग की जाने वाली खिड़की की आधी चौड़ाई
सह - संबंध।

mi मास्किंग के साथ स्पलाइन परजेन आधारित पारस्परिक जानकारी। समर्थित पैरामीटर हैं:

कमी = 0; [0, 40] में तैरें
निकालने के लिए उच्च और निम्न तीव्रता पर कटने के लिए पिक्सेल का प्रतिशत
बाहरी।

mbins = 64; [1, 256] में यूंट
चलती छवि के लिए उपयोग किए जाने वाले हिस्टोग्राम डिब्बे की संख्या।

मैकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि परज़ेन हिन्स्टोग्राम को स्थानांतरित करने के लिए तख़्ता कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए
प्लगइन्स देखें:1d/स्पलाइनकर्नेल

रॉबिन्स = 64; [1, 256] में यूंट
संदर्भ छवि के लिए प्रयुक्त हिस्टोग्राम डिब्बे की संख्या।

रकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 0]; फ़ैक्टरी
संदर्भ छवि parzen hinstogram के लिए तख़्ता कर्नेल। समर्थित प्लग के लिए-
इन प्लगइन्स देखें:1d/splinekernel

एनसीसी मास्किंग समर्थन के साथ सामान्यीकृत क्रॉस सहसंबंध।

(कोई पैरामीटर नहीं)

एसएसडी मास्किंग के साथ चुकता अंतरों का योग।

(कोई पैरामीटर नहीं)

प्लगइन्स: 2डीइमेज/ट्रांसफॉर्म


आत्मीयता एफ़िन ट्रांसफ़ॉर्मेशन (स्वतंत्रता की छह डिग्री), समर्थित पैरामीटर हैं:

सीमा = दर्पण; फ़ैक्टरी
छवि प्रक्षेप सीमा की स्थिति। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/splinebc

आईएमजीकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि इंटरपोलेटर कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल

कठोर कठोर परिवर्तन (यानी रोटेशन और अनुवाद, तीन डिग्री
स्वतंत्रता), समर्थित पैरामीटर हैं:

सीमा = दर्पण; फ़ैक्टरी
छवि प्रक्षेप सीमा की स्थिति। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/splinebc

आईएमजीकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि इंटरपोलेटर कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल

सड़न-केंद्र = [[0,0]]; 2dfवेक्टर
सापेक्ष घूर्णन केंद्र, यानी <0.5,0.5> के केंद्र से मेल खाता है
आयत का समर्थन करें.

रोटेशन घूर्णन परिवर्तन (अर्थात किसी दिए गए केंद्र के बारे में घूर्णन, एक डिग्री
स्वतंत्रता), समर्थित पैरामीटर हैं:

सीमा = दर्पण; फ़ैक्टरी
छवि प्रक्षेप सीमा की स्थिति। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/splinebc

आईएमजीकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि इंटरपोलेटर कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल

सड़न-केंद्र = [[0,0]]; 2dfवेक्टर
सापेक्ष घूर्णन केंद्र, यानी <0.5,0.5> के केंद्र से मेल खाता है
आयत का समर्थन करें.

तख़्ता फ्री-फॉर्म ट्रांसफॉर्मेशन जिसे बी-स्पलाइन गुणांक के एक सेट द्वारा वर्णित किया जा सकता है
और एक अंतर्निहित बी-स्पलाइन कर्नेल। समर्थित पैरामीटर हैं:

अनिसोरेट = [[0,0]]; 2dfवेक्टर
पिक्सेल में अनिसोट्रोपिक गुणांक दर, गैर-धनात्मक मान होंगे
'दर' मान द्वारा अधिलेखित..

सीमा = दर्पण; फ़ैक्टरी
छवि प्रक्षेप सीमा की स्थिति। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/splinebc

आईएमजीकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि इंटरपोलेटर कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल

गिरी = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
परिवर्तन स्प्लाइन कर्नेल.. समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल

जुर्माना =; फ़ैक्टरी
परिवर्तन दंड अवधि. समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 2dtransform/splinepenalty

दर = 10; [1, inf) में फ़्लोट करें
पिक्सल में आइसोट्रोपिक गुणांक दर।

अनुवाद करना केवल अनुवाद (स्वतंत्रता की दो डिग्री), समर्थित पैरामीटर हैं:

सीमा = दर्पण; फ़ैक्टरी
छवि प्रक्षेप सीमा की स्थिति। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/splinebc

आईएमजीकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि इंटरपोलेटर कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल

vf यह प्लग-इन एक रूपांतरण को लागू करता है जो प्रत्येक के लिए अनुवाद को परिभाषित करता है
परिवर्तन के क्षेत्र को परिभाषित करने वाले ग्रिड का बिंदु।, समर्थित
पैरामीटर हैं:

सीमा = दर्पण; फ़ैक्टरी
छवि प्रक्षेप सीमा की स्थिति। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/splinebc

आईएमजीकर्नेल = [बीएसपीलाइन: डी = 3]; फ़ैक्टरी
छवि इंटरपोलेटर कर्नेल। समर्थित प्लग-इन के लिए देखें
प्लगइन्स: 1d/स्पलाइनकर्नेल

प्लगइन्स: 2डीट्रांसफॉर्म/स्पलाइनपेनल्टी


डिवकर्ल परिवर्तन पर divcurl दंड, समर्थित पैरामीटर हैं:

कर्ल = 1; [0, inf) में फ़्लोट करें
कर्ल पर पेनल्टी वेट।

div = 1; [0, inf) में फ़्लोट करें
विचलन पर दंड भार।

आदर्श = 0; बूल
1 पर सेट करें यदि छवि के संबंध में दंड को सामान्य किया जाना चाहिए
आकार।

भार = 1; फ्लोट इन (0, inf)
दंड ऊर्जा का वजन।

प्लगइन्स: न्यूनतम/एकल लागत


गदास स्वचालित चरण आकार सुधार के साथ ढाल वंश। समर्थित पैरामीटर हैं:

ftolr = 0; डबल इन [0, inf)
रुकें यदि मानदंड का सापेक्ष परिवर्तन नीचे है..

मैक्स-स्टेप = 2; डबल इन (0, inf)
अधिकतम पूर्ण चरण आकार।

मैक्सीटर = 200; [1, inf) में यूंट
रोक मानदंड: पुनरावृत्तियों की अधिकतम संख्या।

मिन-स्टेप = 0.1; डबल इन (0, inf)
न्यूनतम पूर्ण चरण आकार।

एक्सटोला = 0.01; डबल इन [0, inf)
रुकें यदि x पर लागू परिवर्तन का inf-मानदंड इस मान से कम है।

जीडीएसक्यू द्विघात चरण अनुमान के साथ ढाल वंश, समर्थित पैरामीटर हैं:

ftolr = 0; डबल इन [0, inf)
रुकें यदि मानदंड का सापेक्ष परिवर्तन नीचे है..

गोटोला = 0; डबल इन [0, inf)
बंद करो अगर ग्रेडिएंट का inf-मानदंड इस मान से नीचे है ..

मैक्सीटर = 100; [1, inf) में यूंट
रोक मानदंड: पुनरावृत्तियों की अधिकतम संख्या।

स्केल = 2; डबल इन (1, inf)
फ़ॉलबैक निश्चित चरण आकार स्केलिंग।

कदम = 0.1; डबल इन (0, inf)
प्रारंभिक चरण का आकार।

एक्सटोला = 0; डबल इन [0, inf)
रुकें यदि x-अपडेट का इनफ-मानदंड इस मान से कम है।

GSL GNU साइंटिफिक लाइब्रेरी के मल्टीमिन ऑप्टिमाइज़र पर आधारित ऑप्टिमाइज़र प्लगइन
(जीएसएल) https://www.gnu.org/software/gsl/, समर्थित पैरामीटर हैं:

ईपीएस = 0.01; डबल इन (0, inf)
ग्रेडिएंट आधारित अनुकूलक: रुकें जब |ग्रेड| <ईपीएस, सिम्प्लेक्स: रुकें जब
सिम्प्लेक्स आकार <ईपीएस ..

प्रक्रिया = 100; [1, inf) में यूंट
पुनरावृत्तियों की अधिकतम संख्या।

चुनना = जीडी; ताना
उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट अनुकूलक.. समर्थित मान हैं:
बीएफजीएस ब्रायडेन-फ्लेचर-गोल्डफार्ब-शैन
बीएफजीएस2 ब्रोयडेन-फ्लेचर-गोल्डफार्ब-शैन (सबसे कुशल संस्करण)
सीजी-एफआर फ्लेचर-रीव्स कंजुगेट ग्रेडिएंट एल्गोरिथम
gd - ढतला हुआ वंश।
सिंप्लेक्स नेल्डर और मीड का सिंप्लेक्स एल्गोरिथम
सीजी-पीआर पोलक-रिबियर संयुग्म ढाल एल्गोरिथम

कदम = 0.001; डबल इन (0, inf)
प्रारंभिक चरण आकार।

सहने = 0.1; डबल इन (0, inf)
कुछ सहिष्णुता पैरामीटर।

nlopt NLOPT लाइब्रेरी का उपयोग करते हुए मिनिमाइज़र एल्गोरिदम, के विवरण के लिए
अनुकूलक कृपया देखें 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', समर्थित पैरामीटर हैं:

फुटोला = 0; डबल इन [0, inf)
स्टॉपिंग मानदंड: उद्देश्य मूल्य का पूर्ण परिवर्तन नीचे है
यह मान।

ftolr = 0; डबल इन [0, inf)
स्टॉपिंग मानदंड: उद्देश्य मूल्य का सापेक्ष परिवर्तन नीचे है
यह मान।

उच्चतर = इंफ; दोहरा
उच्च सीमा (सभी मापदंडों के लिए समान)।

स्थानीय विकल्प = कोई नहीं; ताना
स्थानीय न्यूनीकरण एल्गोरिथ्म जो मुख्य के लिए आवश्यक हो सकता है
न्यूनीकरण एल्गोरिथम.. समर्थित मान हैं:
GN-मूल-प्रत्यक्ष-l आयतों को विभाजित करना (मूल कार्यान्वयन,
स्थानीय रूप से पक्षपाती)
जीएन-डायरेक्ट-एल-नोस्कल आयतों को विभाजित करना (अनस्केल्ड, स्थानीय रूप से पक्षपाती)
जीएन-इस्रेस बेहतर स्टोकेस्टिक रैंकिंग विकास रणनीति
एलडी-टन्यूटन काटे गए न्यूटन
जीएन-डायरेक्ट-एल-रैंड विभाजित आयतें (स्थानीय रूप से पक्षपाती, यादृच्छिक)
ln-newuoa Iteratively द्वारा व्युत्पन्न मुक्त अप्रतिबंधित अनुकूलन
निर्मित द्विघात सन्निकटन
जीएन-डायरेक्ट-एल-रैंड-नोस्केल ‐ आयतों को विभाजित करना (अनस्केल्ड, स्थानीय रूप से)
पक्षपाती, यादृच्छिक)
जीएन-मूल-प्रत्यक्ष आयतों को विभाजित करना (मूल कार्यान्वयन)
एलडी-टीन्यूटन-प्रीकॉन्ड पूर्व शर्त काटे गए न्यूटन
एलडी-टन्यूटन-पुनरारंभ सबसे तेज उतरते हुए पुन: प्रारंभ के साथ काटे गए न्यूटन
जीएन-डायरेक्ट आयतों को विभाजित करना
एलएन-नेल्डरमीड नेल्डर-मीड सिम्प्लेक्स एल्गोरिथम
एलएन-कोबिला रैखिक सन्निकटन द्वारा विवश अनुकूलन
जीएन-सीआरएस2-एलएम ‐ स्थानीय उत्परिवर्तन के साथ नियंत्रित यादृच्छिक खोज
एलडी-var2 शिफ्टेड लिमिटेड-मेमोरी वेरिएबल-मीट्रिक, रैंक 2
एलडी-var1 शिफ्टेड लिमिटेड-मेमोरी वेरिएबल-मीट्रिक, रैंक 1
एलडी-एमएमए स्पर्शोन्मुख को स्थानांतरित करने की विधि
एलडी-एलबीएफजीएस-नोसेडल - कोई नहीं
एलडी-एलबीएफजीएस ‐ लो-स्टोरेज BFGS
जीएन-डायरेक्ट-एल विभाजित आयतें (स्थानीय रूप से पक्षपाती)
कोई नहीं एल्गोरिथम निर्दिष्ट न करें
ln-bobyqa व्युत्पन्न मुक्त बाध्य-विवश अनुकूलन
एलएन-एसबीपीएलएक्स नेल्डर-मीड का सबप्लेक्स संस्करण
ln-newuoa-बाध्य द्वारा व्युत्पन्न मुक्त बाध्य-विवश अनुकूलन
पुनरावृत्त रूप से निर्मित द्विघात सन्निकटन
एलएन-प्रैक्सिस प्रधानाचार्य-अक्ष के माध्यम से ढाल मुक्त स्थानीय अनुकूलन
विधि
जीएन-डायरेक्ट-नोस्कल विभाजित आयतें (बिना मापी)
एलडी-न्यूटन-पूर्व-पुनरारंभ करें पूर्व शर्त के साथ काटे गए न्यूटन
सबसे तेज-अवरोही पुनरारंभ

कम = -इन्फ; दोहरा
निचली सीमा (सभी मापदंडों के लिए समान)।

मैक्सीटर = 100; int [1, inf) में
रोक मानदंड: पुनरावृत्तियों की अधिकतम संख्या।

चुनना = एलडी-एलबीएफजीएस; ताना
मुख्य न्यूनीकरण एल्गोरिथ्म। समर्थित मान हैं:
GN-मूल-प्रत्यक्ष-l आयतों को विभाजित करना (मूल कार्यान्वयन,
स्थानीय रूप से पक्षपाती)
जी-एमएलएसएल-एलडीएस ‐ मल्टी-लेवल सिंगल-लिंकेज (निम्न-विसंगति-अनुक्रम,
स्थानीय ढाल आधारित अनुकूलन और सीमा की आवश्यकता है)
जीएन-डायरेक्ट-एल-नोस्कल आयतों को विभाजित करना (अनस्केल्ड, स्थानीय रूप से पक्षपाती)
जीएन-इस्रेस बेहतर स्टोकेस्टिक रैंकिंग विकास रणनीति
एलडी-टन्यूटन काटे गए न्यूटन
जीएन-डायरेक्ट-एल-रैंड विभाजित आयतें (स्थानीय रूप से पक्षपाती, यादृच्छिक)
ln-newuoa Iteratively द्वारा व्युत्पन्न मुक्त अप्रतिबंधित अनुकूलन
निर्मित द्विघात सन्निकटन
जीएन-डायरेक्ट-एल-रैंड-नोस्केल ‐ आयतों को विभाजित करना (अनस्केल्ड, स्थानीय रूप से)
पक्षपाती, यादृच्छिक)
जीएन-मूल-प्रत्यक्ष आयतों को विभाजित करना (मूल कार्यान्वयन)
एलडी-टीन्यूटन-प्रीकॉन्ड पूर्व शर्त काटे गए न्यूटन
एलडी-टन्यूटन-पुनरारंभ सबसे तेज उतरते हुए पुन: प्रारंभ के साथ काटे गए न्यूटन
जीएन-डायरेक्ट आयतों को विभाजित करना
ऑग्लैग-ईक्यू ऑगमेंटेड लैग्रैन्जियन एल्गोरिथम समानता बाधाओं के साथ
केवल
एलएन-नेल्डरमीड नेल्डर-मीड सिम्प्लेक्स एल्गोरिथम
एलएन-कोबिला रैखिक सन्निकटन द्वारा विवश अनुकूलन
जीएन-सीआरएस2-एलएम ‐ स्थानीय उत्परिवर्तन के साथ नियंत्रित यादृच्छिक खोज
एलडी-var2 शिफ्टेड लिमिटेड-मेमोरी वेरिएबल-मीट्रिक, रैंक 2
एलडी-var1 शिफ्टेड लिमिटेड-मेमोरी वेरिएबल-मीट्रिक, रैंक 1
एलडी-एमएमए स्पर्शोन्मुख को स्थानांतरित करने की विधि
एलडी-एलबीएफजीएस-नोसेडल - कोई नहीं
जी-एमएलएसएल ‐ मल्टी-लेवल सिंगल-लिंकेज (स्थानीय अनुकूलन की आवश्यकता है और
सीमा)
एलडी-एलबीएफजीएस ‐ लो-स्टोरेज BFGS
जीएन-डायरेक्ट-एल विभाजित आयतें (स्थानीय रूप से पक्षपाती)
ln-bobyqa व्युत्पन्न मुक्त बाध्य-विवश अनुकूलन
एलएन-एसबीपीएलएक्स नेल्डर-मीड का सबप्लेक्स संस्करण
ln-newuoa-बाध्य द्वारा व्युत्पन्न मुक्त बाध्य-विवश अनुकूलन
पुनरावृत्त रूप से निर्मित द्विघात सन्निकटन
ऑग्लैग ऑगमेंटेड लैग्रैन्जियन एल्गोरिथम
एलएन-प्रैक्सिस प्रधानाचार्य-अक्ष के माध्यम से ढाल मुक्त स्थानीय अनुकूलन
विधि
जीएन-डायरेक्ट-नोस्कल विभाजित आयतें (बिना मापी)
एलडी-न्यूटन-पूर्व-पुनरारंभ करें पूर्व शर्त के साथ काटे गए न्यूटन
सबसे तेज-अवरोही पुनरारंभ
एलडी-एसएलएसक्यूपी अनुक्रमिक कम से कम वर्ग द्विघात प्रोग्रामिंग

कदम = 0; डबल इन [0, inf)
ढाल मुक्त विधियों के लिए प्रारंभिक चरण आकार।

रुकें = -इन्फ; दोहरा
स्टॉपिंग मानदंड: फ़ंक्शन मान इस मान से नीचे आता है।

एक्सटोला = 0; डबल इन [0, inf)
स्टॉपिंग मानदंड: सभी x-मानों का पूर्ण परिवर्तन इसके नीचे है
मूल्य.

xtolr = 0; डबल इन [0, inf)
स्टॉपिंग मानदंड: सभी x-मानों का सापेक्ष परिवर्तन इस से नीचे है
मूल्य.

उदाहरण


स्वचालित आईसीए अनुमान का उपयोग करके 'सेगमेंट.सेट' में दी गई छिड़काव श्रृंखला को पंजीकृत करें।
शुरुआत में दो छवियों को छोड़ें और अन्यथा डिफ़ॉल्ट पैरामीटर का उपयोग करें। स्टोर करें
'पंजीकृत.सेट' में परिणाम।

मिया-2डीएमयोइका-फुल -आई सेगमेंट.सेट -ओ रजिस्टर्ड.सेट -के 2

लेखक


गर्ट वोल्नी

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