אנגליתצרפתיתספרדי

הפעל שרתים | Ubuntu > | Fedora > |


סמל OnWorks

mia-3dserial-nonrigid - מקוון בענן

הפעל את mia-3dserial-nonrigid בספק אירוח חינמי של OnWorks באמצעות אובונטו מקוון, פדורה מקוון, אמולטור מקוון של Windows או אמולטור מקוון של MAC OS

זוהי הפקודה mia-3dserial-nonrigid שניתן להריץ בספק האירוח החינמי של OnWorks באמצעות אחת מתחנות העבודה המקוונות המרובות שלנו בחינם כגון Ubuntu Online, Fedora Online, אמולטור מקוון של Windows או אמולטור מקוון של MAC OS

תָכְנִית:

שֵׁם


mia-3dserial-nonrigid - רישום סדרתי של תמונות תלת מימד.

תַקצִיר


mia-3dserial-nonrigid -i [אפשרויות]

תיאור


mia-3dserial-nonrigid תוכנית זו מפעילה את רישום התמונה של ממוספר ברציפות
סדרת תמונות. הרישום מתנהל בצורה סדרתית, כלומר רק תמונות בזמני
רצף (כלומר מספרים עוקבים) נרשמים, והטרנספורמציות שהתקבלו
מיושם נצבר כדי להגיע לרישום מלא.

אפשרויות


קובץ-IO
-i --in-file=(קלט, נדרש); חוּט
סט נתוני זלוף קלט

-o --out-file=(פלט); חוּט
שם קובץ עבור קבצים רשומים

הַרשָׁמָה
-O --optimizer=gsl:opt=gd,step=0.1
כלי אופטימיזציה משמש למזעור כלי אופטימיזציה המשמש למזעור עבור
תוספים נתמכים ראה PLUGINS:minimizer/singlecost

-l --mg-levels=3
רמות רזולוציה מרובות רמות רזולוציה מרובות

-f --transForm=spline
סוג טרנספורמציה סוג שינוי עבור תוספים נתמכים ראה
תוספים: 3dimage/transform

-r --ref=-1
מסגרת ייחוס (-1 == השתמש בתמונה באמצע) מסגרת ייחוס (-1 == השתמש
תמונה באמצע)

עֶזרָה & מידע
-V --verbose=אזהרה
מילוליות של פלט, הדפסת הודעות ברמה נתונה ובעדיפויות גבוהות יותר.
סדרי עדיפויות נתמכים המתחילים ברמה הנמוכה ביותר הם:
מידע - הודעות ברמה נמוכה
להתחקות - מעקב אחר קריאת פונקציה
להיכשל - דיווח על כשלים בבדיקה
אזהרה - אזהרות
שגיאה - דיווח על שגיאות
באגים - ניפוי באגים בפלט
הודעה - הודעות רגילות
קטלני - דווח רק על שגיאות קטלניות

--זכויות יוצרים
להדפיס מידע על זכויות יוצרים

-h --עזרה
להדפיס עזרה זו

-? --נוֹהָג
הדפס עזרה קצרה

--גִרְסָה
להדפיס את מספר הגרסה ולצאת

תהליך
--חוטים=-1
מספר שרשורים מקסימלי לשימוש לעיבוד, מספר זה צריך להיות נמוך יותר
או שווה למספר ליבות המעבד הלוגיות במכונה. (-1:
הערכה אוטומטית). המספר המרבי של שרשורים לשימוש לעיבוד, זה
המספר צריך להיות נמוך או שווה למספר ליבות המעבד הלוגיות ב
המכונה. (-1: אומדן אוטומטי).

תוספים: 1d/Spacialkernel


cdiff גרעין סינון הבדל מרכזי, תנאי גבול מראה משמשים.

(ללא פרמטרים)

גאוס ליבת מסנן גאוס מרחבית, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; uint in [0, inf)
חצי רוחב מסנן.

תוספים: 1d/splinebc


ראי תנאי גבול של אינטרפולציה של ספליין המשקפים על הגבול

(ללא פרמטרים)

לחזור על תנאי גבול של אינטרפולציה של ספליין החוזר על הערך בגבול

(ללא פרמטרים)

אפס תנאי גבול של אינטרפולציה של ספליין המניחים אפס עבור ערכים בחוץ

(ללא פרמטרים)

תוספים: 1d/splinekernel


bspline יצירת ליבת B-spline , הפרמטרים הנתמכים הם:

d = 3; int ב [0, 5]
תואר ספליין.

omoms יצירת ליבת OMoms-spline, הפרמטרים הנתמכים הם:

d = 3; int ב [3, 3]
תואר ספליין.

תוספים: תמונה/קומבינר תלת מימד


absdiff משלב תמונה 'absdiff'

(ללא פרמטרים)

להוסיף משלב תמונות 'הוסף'

(ללא פרמטרים)

div משלב תמונה 'div'

(ללא פרמטרים)

מול משלב תמונה 'mul'

(ללא פרמטרים)

להלן משלב תמונה 'תת'

(ללא פרמטרים)

תוספים: תמונה תלת מימדית/עלות


lncc מתאם צולב מקומי מנורמל עם תמיכת מיסוך., פרמטרים נתמכים
הם:

w = 5; uint in [1, 256]
חצי רוחב של החלון המשמש להערכת הצלב המקומי
מתאם.

mi מידע הדדי מבוסס Spline parzen., הפרמטרים הנתמכים הם:

לחתוך = 0; לצוף פנימה [0, 40]
אחוז הפיקסלים לחיתוך בעוצמות גבוהות ונמוכות להסרה
חריגים.

mbins = 64; uint in [1, 256]
מספר פחי ההיסטוגרמה המשמשים לתמונה הנעה.

מקרנל = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת Spline עבור תמונה נעה parzen hinstogram. עבור יישומי פלאגין נתמכים
ראה PLUGINS:1d/splinekernel

רבינס = 64; uint in [1, 256]
מספר פחי ההיסטוגרמה המשמשים לתמונת ההפניה.

rkernel = [bspline:d=0]; בית חרושת
גרעין ספליין לתמונת התייחסות parzen hinstogram. עבור תקע נתמך-
ins ראה PLUGINS:1d/splinekernel

Ncc מתאם צולב מנורמל.

(ללא פרמטרים)

NGF פונקציה זו מעריכה את דמיון התמונה בהתבסס על שיפוע מנורמל
שדות. בהינתן שדות שיפוע מנורמלים $ _S$ של תמונת ה-src ו-$ _R$ של
ref image מיושמים מעריכים שונים. הפרמטרים הנתמכים הם:

הערכה = ds; כתיב
תת-סוג תוסף (sq, ds, dot, cross). הערכים הנתמכים הם:
ds - ריבוע של הבדל בקנה מידה
נקודה - גרעין מוצר סקלרי
לחצות - גרעין מוצר צולב

SSD עלות תמונה תלת מימדית: סכום ההבדלים בריבוע, הפרמטרים הנתמכים הם:

autothresh = 0; לצוף פנימה [0, 1000]
השתמש במיסוך אוטומטי של התמונה הנעה על ידי לקיחת ערכי עוצמה בלבד
לחשבון שגדול מהסף הנתון.

נורמה = 0; bool
קבע אם יש לנרמל את המדד לפי מספר פיקסלים של התמונה.

ssd-automask
עלות תמונה תלת-ממדית: סכום ההבדלים בריבוע, עם מיסוך אוטומטי מבוסס על נתון
ספים, פרמטרים נתמכים הם:

rthresh = 0; לְהַכפִּיל
ערך עוצמת הסף עבור תמונת הפניה.

סטרש = 0; לְהַכפִּיל
ערך עוצמת הסף עבור תמונת המקור.

תוספים: תמונה/פילטר תלת מימד


מעבר פס מסנן פס פס עוצמה, הפרמטרים הנתמכים הם:

מקסימום = 3.40282e+38; לָצוּף
מקסימום של הלהקה.

דקות = 0; לָצוּף
מינימום של הלהקה.

בינאריזה מסנן תמונה בינאריזה, הפרמטרים הנתמכים הם:

מקסימום = 3.40282e+38; לָצוּף
מקסימום טווח מקובל.

דקות = 0; לָצוּף
מינימום של טווח מקובל.

close פרמטרים נתמכים קרובים מורפולוגיים הם:

לרמוז = שחור; חוּט
רמז לתוכן התמונה הראשי (שחור|לבן).

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/shape

משלב שלב שתי תמונות עם אופרטור המשלב הנתון. אם 'הפוך' מוגדר ל
false, האופרטור הראשון הוא התמונה המועברת דרך צינור המסנן, ו
התמונה השנייה נטענת מהקובץ שניתן עם הפרמטר 'image' the
ברגע שהמסנן מופעל, הפרמטרים הנתמכים הם:

תמונה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונה שניה הדרושה בשילוב.

op =(נדרש, מפעל)
משלב תמונות ליישום על התמונות. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 3dimage/combiner

להפוך = 0; bool
הפוך את הסדר שבו התמונות עברו למשלב.

להמיר מסנן המרת פורמט פיקסלים של תמונה, הפרמטרים הנתמכים הם:

a = 1; לָצוּף
פרמטר המרה ליניארי א.

b = 0; לָצוּף
פרמטר המרה ליניארי ב.

מַפָּה = opt; כתיב
מיפוי המרות. הערכים הנתמכים הם:
לִבחוֹר - ליישם טרנספורמציה ליניארית הממפה את טווח הקלט האמיתי ל
טווח הפלט המלא
רכס - החל טרנספורמציה ליניארית הממפה את סוג נתוני הקלט
טווח לטווח סוג נתוני הפלט
העתק - העתק נתונים בעת ההמרה
קווים - החל טרנספורמציה לינארית x -> a*x+b
optstat - ליישם טרנספורמציה ליניארית הממפה על סמך ממוצע קלט ו
וריאציה לטווח הפלט המלא

repn = ubyte; כתיב
סוג פיקסל פלט. הערכים הנתמכים הם:
אף לא אחד - לא הוגדר סוג פיקסל
לצוף - נקודה צפה 32 סיביות
sbyte - חתום 8 ביט
אולונג - 64 ביט לא חתום
לְהַכפִּיל - נקודה צפה 64 סיביות
סינט - חתום 32 ביט
ushort - 16 ביט לא חתום
קצר - חתום 16 ביט
uint - 32 ביט לא חתום
ארוך - חתום 64 ביט
קצת - נתונים בינאריים
ubyte - 8 ביט לא חתום

יבול חתוך אזור בתמונה, האזור תמיד צמוד לתמונה המקורית
גודל במובן שהטווח הנתון נשמר., הפרמטרים הנתמכים הם:

סוף = [[4294967295,4294967295,4294967295]]; ניתן להזרים
סוף טווח חיתוך, מקסימום = (-1,-1,-1).

התחלה = [[0,0,0]]; ניתן להזרים
תחילת טווח החיתוך.

מתרחבת מסנן הרחבת ערימת תמונה תלת מימדית, הפרמטרים הנתמכים הם:

לרמוז = שחור; חוּט
רמז לתוכן התמונה הראשי (שחור|לבן).

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/shape

מרחק הערך את התמרת המרחק התלת-ממדית של תמונה. אם התמונה היא מסכה בינארית,
אז תוצאת התמרת המרחק בכל נקודה מתאימה לאוקלידיאנית
מרחק למסכה. אם תמונת הקלט היא בעלת ערך פיקסל סקלארי, אזי
סקלאר זה מתפרש כ-highfield והערך לכל פיקסל מוסיף ל-
מרחק.

(ללא פרמטרים)

ירידה בקנה המידה הקטנת קנה המידה של תמונת הקלט באמצעות גודל בלוק נתון כדי להגדיר את קנה המידה
גורם. לפני קנה המידה התמונה מסוננת על ידי פילטר החלקה ל
הסר נתונים בתדירות גבוהה והימנע מחפצי כינוי., נתמך
הפרמטרים הם:

b = [[1,1,1]]; 3dbounds
גודל בלוק.

bx = 1; uint in [1, inf)
blocksize בכיוון x.

by = 1; uint in [1, inf)
blocksize בכיוון y.

bz = 1; uint in [1, inf)
blocksize בכיוון z.

גרעין = גאוס; חוּט
החלקת גרעין מסנן שיש ליישם, גודל המסנן מוערך
מבוסס על גודל הבלוק..

לשחוק מסנן שחיקת תמונות תלת מימד, הפרמטרים הנתמכים הם:

לרמוז = שחור; חוּט
רמז לתוכן התמונה הראשי (שחור|לבן).

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/shape

גאוס מסנן גאוס תלת מימדי איזוטרופי, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[0, inf)
פרמטר רוחב מסנן.

gradnorm מסנן נורמה של תמונה תלת מימדית לשיפוע

(ללא פרמטרים)

מסכת גידול השתמש במסכת קלט בינארית ותמונת התייחסות בקנה מידה אפור כדי לבצע גידול אזור
על ידי הוספת הפיקסלים השכונתיים של פיקסל שכבר נוסף אם יש להם נמוך יותר
עוצמה שהיא מעל הסף הנתון, הפרמטרים הנתמכים הם:

דקות = 1; לָצוּף
סף תחתון לגדילת המסכה.

נ"צ =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונת התייחסות לאזור המסכה הגדל.

לעצב = 6n; בית חרושת
מסכה שכונתית. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/shape

הפוך מסנן הפוך בעוצמה

(ללא פרמטרים)

איזובוקסל מסנן זה משנה את קנה המידה של תמונה כדי להפוך את גודל הווקסל לאיזומטרי ולגודל שלו
תואמים לערך הנתון, הפרמטרים הנתמכים הם:

interp = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולציה לשימוש. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

גודל = 1; לצוף פנימה (0, אינפ)
גודל ווקסל יעד איזומטרי.

kmeans תמונה תלת מימדית k-means פילטר. בתמונת הפלט ערך הפיקסל מייצג את
חברות בכיתה ומרכזי הכיתה מאוחסנים כתכונה בתמונה.,
הפרמטרים הנתמכים הם:

c = 3; int ב-[2, inf)
מספר כיתות.

תווית מסנן לתיוג הרכיבים המחוברים של תמונה בינארית., נתמך
הפרמטרים הם:

n = 6n; בית חרושת
מסכה שכונתית. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/shape

מפת תווית מסנן תמונות למיפוי מחדש של מזהי התווית. חל רק על תמונות עם ערך שלם
עוצמות/תוויות., הפרמטרים הנתמכים הם:

מַפָּה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
קובץ מיפוי תווית.

סולם תווית
מסנן שיוצר רק ווקסלי פלט שכבר נוצרו בקלט
תמונה. קנה המידה נעשה על ידי שימוש באלגוריתמי הצבעה הבוחר את היעד
ערך הפיקסלים מבוסס על ספירת הפיקסלים הגבוהה ביותר של תווית מסוימת ב-
אזור המקור המתאים. אם האזור כולל שתי תוויות עם אותו הדבר
count, זה עם המספר הנמוך מנצח., הפרמטרים הנתמכים הם:

בגודל גדול =(חובה, 3dbounds)
גודל המטרה נתון כשני ערכים מופרדים בתרדמת.

לִטעוֹן טען את תמונת הקלט מקובץ והשתמש בה כדי להחליף את התמונה הנוכחית ב-
צינור., הפרמטרים הנתמכים הם:

פילה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
שם קובץ הקלט ממנו יש לטעון..

lvdownscale
זהו מסנן להורדת קנה המידה של תווית. זה מקטין תמונה תלת מימדית לפי בלוקים.
עבור כל בלוק התווית (שאינה אפס) שמופיעה רוב הפעמים בבלוק היא
מופק כפיקסל פלט בתמונת היעד. אם שתי תוויות מופיעות באותו מספר
של פעמים, זה עם הערך המוחלט הנמוך מנצח., הפרמטרים הנתמכים הם:

b = [[1,1,1]]; 3dbounds
גודל בלוק להקטנת קנה המידה. כל בלוק יוצג על ידי פיקסל אחד
בתמונת המטרה..

מסכה מסכה תמונה, תמונה אחת נלקחת מרשימת הפרמטרים והשנייה ממנה
קלט המסנן הרגיל. שתי התמונות חייבות להיות באותם מידות ואחת חייבת
להיות בינארי. התכונות של התמונה המגיעות דרך צינור המסנן הן
השתמר. סוג פיקסל הפלט מתאים לתמונת הקלט שאינה
בינארי., הפרמטרים הנתמכים הם:

קלט =(קלט, נדרש, מחרוזת)
שם קובץ תמונת הקלט השני.

אומר מסנן תמונת תלת מימד, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
חצי רוחב מסנן.

חציון מסנן תלת מימדי חציוני, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
פרמטר רוחב מסנן.

מ"ל מסנן תמונה תלת-ממד ממוצע של השונות הכי קטנה, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
פרמטר רוחב מסנן.

msnormalizer
מסנן נורמליזציה של תמונת תלת מימד ממוצעת-סיגמה, הפרמטרים הנתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
חצי רוחב מסנן.

לפתוח פרמטרים מורפולוגיים פתוחים ונתמכים הם:

לרמוז = שחור; חוּט
רמז לתוכן התמונה הראשי (שחור|לבן).

לעצב = [כדור:r=2]; בית חרושת
אלמנט מבני. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/shape

כיוון מחדש מסנן לכיוון מחדש של תמונה בתלת מימד, הפרמטרים הנתמכים הם:

מַפָּה = xyz; כתיב
מיפוי כיוון ליישום. הערכים הנתמכים הם:
p-zxy - להמיר x->y->z->x
r-x180 - סובב סביב ציר ה-X בכיוון השעון 180 מעלות
xyz - לשמור על התמצאות
p-yzx - להמיר x->z->y->x
r-z180 - סובב סביב ציר Z בכיוון השעון 180 מעלות
r-y270 - סובב סביב ציר ה-y בכיוון השעון 270 מעלות
f-xz - הפוך xz
f-yz - הפוך yz
r-x90 - סובב סביב ציר ה-X בכיוון השעון 90 מעלות
r-y90 - סובב סביב ציר ה-y בכיוון השעון 90 מעלות
r-x270 - סובב סביב ציר ה-X בכיוון השעון 270 מעלות
r-z270 - סובב סביב ציר Z בכיוון השעון 270 מעלות
r-z90 - סובב סביב ציר Z בכיוון השעון 90 מעלות
f-xy - הפוך xy
r-y180 - סובב סביב ציר ה-y בכיוון השעון 180 מעלות

לשנות את הגודל שנה גודל תמונה. הנתונים המקוריים מרוכזים בתוך התמונה בגודל החדש.,
הפרמטרים הנתמכים הם:

גודל = [[0,0,0]]; ניתן להזרים
גודל חדש של התמונה שגודל 0 מציין כדי לשמור את הגודל עבור
מימד מתאים..

חול מסנן מלח ופלפל תלת מימדי, הפרמטרים הנתמכים הם:

לָדוּשׁ = 100; לצוף פנימה [0, inf)
ערך סף.

w = 1; int ב-[1, inf)
פרמטר רוחב מסנן.

סולם מסנן תמונה תלת מימד שמתאים לגודל יעד נתון , פרמטרים נתמכים הם:

interp = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולציה לשימוש. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

s = [[0,0,0]]; 3dbounds
גודל יעד כדי להגדיר את כל הרכיבים בבת אחת (רכיב 0: השתמש בתמונת קלט
גודל).

sx = 0; uint in [0, inf)
גודל יעד בכיוון x (0: השתמש בגודל תמונת קלט).

sy = 0; uint in [0, inf)
גודל יעד בכיוון y (0: השתמש בגודל תמונת קלט).

sz = 0; uint in [0, inf)
גודל יעד בכיוון y (0: השתמש בגודל תמונת קלט).

selectbig מסנן שיוצר מסכה בינארית המייצגת את העוצמה הגבוהה ביותר
ספירת פיקסלים. יתעלם מערך הפיקסלים 0, ואם לשתי עוצמות יש את
אותה ספירת פיקסלים, אז התוצאה אינה מוגדרת. לפיקסל הקלט חייב להיות
סוג פיקסל אינטגרלי.

(ללא פרמטרים)

sepconv עוצמת תמונה תלת-ממדית מסנן פיתול נפרד, הפרמטרים הנתמכים הם:

kx = [gauss:w=1]; בית חרושת
לסנן גרעין בכיוון x. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/ספציאלkernel

ky = [gauss:w=1]; בית חרושת
לסנן גרעין בכיוון y. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/ספציאלkernel

kz = [gauss:w=1]; בית חרושת
לסנן גרעין בכיוון z. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/ספציאלkernel

sws ראש מים זרעים. האלגוריתם מחלץ בדיוק כל כך הרבה אזורים כמו ראשוניים
תוויות ניתנות בתמונת הזרע. הפרמטרים הנתמכים הם:

גראד = 0; bool
פרש את תמונת הקלט כהדרגה. .

סימן = 0; bool
סמן את פרשת המים המפולחת בערך סולם אפור מיוחד.

n = [כדור:r=1]; בית חרושת
שכונה לאזור ראש המים צומח. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 3dimage/shape

זרע =(קלט, נדרש, מחרוזת)
תמונת קלט זרע המכילה את התוויות עבור האזורים ההתחלתיים.

טי שמור את תמונת הקלט לקובץ והעביר אותה גם למסנן הבא,
הפרמטרים הנתמכים הם:

פילה =(פלט, נדרש, מחרוזת)
שם קובץ הפלט כדי לשמור גם את התמונה..

דליל דילול מורפולוגי תלת מימדי, מבוסס על: Lee and Kashyap, 'בניית דגמי שלד
באמצעות אלגוריתמים לדילול משטח/ציר תלת-ממדיים, מודלים גרפיים ותמונה
עיבוד, 56(6):462-478, 1994. יישום זה תומך רק ב-26
שְׁכוּנָה.

(ללא פרמטרים)

לשנות הפוך את תמונת הקלט עם הטרנספורמציה הנתונה., פרמטרים נתמכים
הם:

פילה =(קלט, נדרש, מחרוזת)
שם הקובץ המכיל את השינוי..

imgboundary = ; חוּט
לעקוף את תנאי הגבול של אינטרפולציה של תמונה.

imgkernel = ; חוּט
לעקוף את ליבת האינטרפולטור של התמונה.

שונות מסנן שונות תמונה תלת מימדית, פרמטרים נתמכים הם:

w = 1; int ב-[1, inf)
חצי רוחב מסנן.

ws פילוח ראשי מים בסיסיים, הפרמטרים הנתמכים הם:

evalgrad = 0; bool
הגדר ל-1 אם תמונת הקלט אינה מייצגת תמונת נורמה של גרדיאנט.

סימן = 0; bool
סמן את פרשת המים המפולחת בערך סולם אפור מיוחד.

n = [כדור:r=1]; בית חרושת
שכונה לאזור ראש המים צומח. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 3dimage/shape

לָדוּשׁ = 0; לצוף פנימה [0, 1)
סף נורמה שיפוע יחסי. ערך סף הערך בפועל הוא
thresh * (max_grad - min_grad) + min_grad. אגנים מופרדים על ידי שיפועים
עם נורמה נמוכה יותר יצטרפו.

תוספים: תמונה תלת מימדית/עלות מלאה


תמונה פונקציית עלות דמיון תמונה כללית המטפלת גם ברזולוציות מרובות
מעבד. מדד הדמיון בפועל ניתן לפרמטר נוסף.,
הפרמטרים הנתמכים הם:

עלות = ssd; בית חרושת
ליבת פונקציית עלות. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/cost

באגים = 0; bool
שמור ממצאי ביניים עבור איתור באגים.

נ"צ =(קלט, מחרוזת)
תמונת התייחסות.

src =(קלט, מחרוזת)
תמונת מחקר.

מִשׁקָל = 1; לָצוּף
משקל פונקציית העלות.

תווית תמונה
פונקציית עלות דמיון הממפה תוויות של שתי תמונות ומטפלת בתווית-
שמירה על עיבוד מרובה רזולוציות., הפרמטרים הנתמכים הם:

maxlabel = 256; int ב [2, 32000]
המספר המרבי של תוויות שיש לקחת בחשבון.

נ"צ =(קלט, מחרוזת)
תמונת התייחסות.

src =(קלט, מחרוזת)
תמונת מחקר.

מִשׁקָל = 1; לָצוּף
משקל פונקציית העלות.

תמונת מסכה
פונקציית עלות דמיון ממוסכת כללית המטפלת גם בריבוי
עיבוד רזולוציה. המסכות המסופקות צריכות להיות במילוי צפוף באזורים
עיבוד מרובה רזולוציות מכיוון שאם לא כן, מידע המסכה עלול ללכת לאיבוד
כאשר מקטינים את התמונה. המסכה עשויה לעבור סינון מראש - לאחר סינון מקדים
המסכות חייבות להיות מסוג סיביות. מסכת ההתייחסות והמסכה שעברה טרנספורמציה של
תמונת המחקר משולבת על ידי AND בינארי. ניתן מדד הדמיון בפועל
פרמטר נוסף, הפרמטרים הנתמכים הם:

עלות = ssd; בית חרושת
ליבת פונקציית עלות. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:3dimage/maskedcost

נ"צ =(קלט, מחרוזת)
תמונת התייחסות.

מסיכה מחדש =(קלט, מחרוזת)
מסיכת תמונת התייחסות (בינארית).

ref-mask-filter = ; בית חרושת
מסנן כדי להכין את תמונת מסכת ההתייחסות, הפלט חייב להיות בינארי
תמונה.. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/filter

src =(קלט, מחרוזת)
תמונת מחקר.

src-mask =(קלט, מחרוזת)
מחקר מסכת תמונה (בינארי).

src-mask-filter = ; בית חרושת
מסנן כדי להכין את תמונת מסכת המחקר, הפלט חייב להיות בינארי
תמונה.. לתוספי פלאגין נתמכים ראה PLUGINS:3dimage/filter

מִשׁקָל = 1; לָצוּף
משקל פונקציית העלות.

taggedssd מעריך את מדד הדמיון של סכום ההבדלים בריבוע באמצעות שלושה
צמדי תמונות מתויגים. ערך פונקציית העלות מוערך על סמך כל התמונה
זוגות, אבל השיפוע מורכב על ידי הרכבת הרכיב שלו על סמך התג
כיוון., הפרמטרים הנתמכים הם:

refx =(קלט, מחרוזת)
תמונת התייחסות X-tag.

לדחות =(קלט, מחרוזת)
תמונת התייחסות Y-tag.

refz =(קלט, מחרוזת)
תמונת התייחסות Z-tag.

srcx =(קלט, מחרוזת)
למד תמונה X-tag.

srcy =(קלט, מחרוזת)
לימוד תמונה Y-tag.

srcz =(קלט, מחרוזת)
למד תמונה Z-tag.

מִשׁקָל = 1; לָצוּף
משקל פונקציית העלות.

תוספים: 3Dimage/io


לנתח נתח תמונה 7.5

סיומות קבצים מוכרות: .HDR, .hdr

סוגי אלמנטים נתמכים:
8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות בסימן, 32 סיביות בסימן, נקודה צפה 32 סיביות,
נקודה צפה 64 סיביות

מאגר נתונים IO וירטואלי למאגר הנתונים הפנימי וממנו

סיומות קבצים מזוהות: .@

dicom סדרת תמונות Dicom כתלת מימד

סיומות קבצים מוכרות: .DCM, .dcm

סוגי אלמנטים נתמכים:
חתום 16 סיביות, 16 סיביות ללא חתימה

hdf5 HDF5 תמונת תלת מימד IO

סיומות קבצים מוכרות: .H5, .h5

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 סיביות בסימן, 8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות בסימן, 16 סיביות ללא סימן,
חתום 32 סיביות, 32 סיביות ללא סימן, 64 סיביות עם סימן, 64 סיביות ללא סימן, צף
נקודה 32 סיביות, נקודה צפה 64 סיביות

אינריה תמונה של INRIA

סיומות קבצים מוכרות: .INR, .inr

סוגי אלמנטים נתמכים:
חתום 8 סיביות, 8 סיביות ללא חתימה, 16 סיביות חתומות, 16 סיביות ללא חתימות, 32 חתומות
סיביות, 32 סיביות ללא סימן, נקודה צפה 32 סיביות, נקודה צפה 64 סיביות

Mhd תמונת MetaIO תלת-ממדית IO באמצעות מימוש VTK (ניסיוני).

סיומות קבצים מוכרות: .MHA, .MHD, .mha, .mhd

סוגי אלמנטים נתמכים:
חתום 8 סיביות, 8 סיביות ללא חתימה, 16 סיביות חתומות, 16 סיביות ללא חתימות, 32 חתומות
סיביות, 32 סיביות ללא סימן, נקודה צפה 32 סיביות, נקודה צפה 64 סיביות

nifti NIFTI-1 תמונת תלת מימד IO

סיומות קבצים מוכרות: .NII, .nii

סוגי אלמנטים נתמכים:
חתום 8 סיביות, 8 סיביות ללא חתימה, 16 סיביות חתומות, 16 סיביות ללא חתימות, 32 חתומות
ביט, 32 סיביות ללא סימן, 64 סיביות בסימן, 64 סיביות ללא סימן, נקודה צפה 32
ביט, נקודה צפה 64 סיביות

vff פורמט רסטר VFF Sun

סיומות קבצים מוכרות: .VFF, .vff

סוגי אלמנטים נתמכים:
8 ביט לא חתום, 16 סיביות חתום

Vista תצוגה תלת מימדית

סיומות קבצים מוכרות: .V, .VISTA, .v, .vista

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 סיביות בסימן, 8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות בסימן, 16 סיביות ללא סימן,
חתום 32 סיביות, ללא סימן 32 סיביות, נקודה צפה 32 סיביות, נקודה צפה 64
קצת

vti תמונה תלת מימדית VTK-XML ב-ופלט (ניסיוני).

סיומות קבצים מוכרות: .VTI, .vti

סוגי אלמנטים נתמכים:
חתום 8 סיביות, 8 סיביות ללא חתימה, 16 סיביות חתומות, 16 סיביות ללא חתימות, 32 חתומות
סיביות, 32 סיביות ללא סימן, נקודה צפה 32 סיביות, נקודה צפה 64 סיביות

vtk תמונת 3D VTK מדור קודם ופלט (ניסיוני).

סיומות קבצים מוכרות: .VTK, .VTKIMAGE, .vtk, .vtkimage

סוגי אלמנטים נתמכים:
נתונים בינאריים, 8 סיביות בסימן, 8 סיביות ללא סימן, 16 סיביות בסימן, 16 סיביות ללא סימן,
חתום 32 סיביות, ללא סימן 32 סיביות, נקודה צפה 32 סיביות, נקודה צפה 64
קצת

תוספים: 3dimage/maskedcost


lncc מתאם צולב מקומי מנורמל עם תמיכת מיסוך., פרמטרים נתמכים
הם:

w = 5; uint in [1, 256]
חצי רוחב של החלון המשמש להערכת הצלב המקומי
מתאם.

mi מידע הדדי מבוסס ספליין פרזן עם מיסוך. הפרמטרים הנתמכים הם:

לחתוך = 0; לצוף פנימה [0, 40]
אחוז הפיקסלים לחיתוך בעוצמות גבוהות ונמוכות להסרה
חריגים.

mbins = 64; uint in [1, 256]
מספר פחי ההיסטוגרמה המשמשים לתמונה הנעה.

מקרנל = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת Spline עבור תמונה נעה parzen hinstogram. עבור יישומי פלאגין נתמכים
ראה PLUGINS:1d/splinekernel

רבינס = 64; uint in [1, 256]
מספר פחי ההיסטוגרמה המשמשים לתמונת ההפניה.

rkernel = [bspline:d=0]; בית חרושת
גרעין ספליין לתמונת התייחסות parzen hinstogram. עבור תקע נתמך-
ins ראה PLUGINS:1d/splinekernel

Ncc מתאם צולב מנורמל עם תמיכת מיסוך.

(ללא פרמטרים)

SSD סכום ההבדלים בריבוע עם מיסוך.

(ללא פרמטרים)

תוספים: תמונה/צורה תלת מימדית


18n יוצר צורות תלת מימד בשכונה 18n

(ללא פרמטרים)

26n יוצר צורות תלת מימד בשכונה 26n

(ללא פרמטרים)

6n יוצר צורות תלת מימד בשכונה 6n

(ללא פרמטרים)

תחום שכונת צורה כדורית סגורה כולל הפיקסלים ברדיוס נתון
r., הפרמטרים הנתמכים הם:

r = 2; לצוף פנימה (0, אינפ)
רדיוס כדור.

תוספים: תמונה/טרנספורמציה תלת מימדית


מאפיין טרנספורמציה קשורה (12 דרגות חופש), הפרמטרים הנתמכים הם:

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

axisrot שינוי סיבוב מוגבל (1 דרגות חופש). המהפך הוא
מוגבל לסיבוב סביב הציר הנתון סביב הסיבוב הנתון
במרכז, הפרמטרים הנתמכים הם:

ציר =(נדרש, 3dfvector)
ציר סיבוב.

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

מקור =(נדרש, 3dfvector)
מרכז השינוי.

רפין טרנספורמציה אפינית מוגבלת (3 דרגות חופש). המהפך הוא
מוגבל לסיבוב סביב הציר הנתון וגזירה לאורך שני הצירים
בניצב לנתון, הפרמטרים הנתמכים הם:

ציר =(נדרש, 3dfvector)
ציר סיבוב.

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

מקור =(נדרש, 3dfvector)
מרכז השינוי.

נוקשה טרנספורמציה נוקשה, כלומר סיבוב ותרגום (שש דרגות חופש).
הפרמטרים הנתמכים הם:

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

מקור = [[0,0,0]]; 3dfvector
מרכז סיבוב יחסי, כלומר <0.5,0.5,0.5> מתאים למרכז של
עוצמת הקול.

רוטציה טרנספורמציה של סיבוב (שלוש דרגות חופש). הפרמטרים הנתמכים הם:

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

מקור = [[0,0,0]]; 3dfvector
מרכז סיבוב יחסי, כלומר <0.5,0.5,0.5> מתאים למרכז של
עוצמת הקול.

rotbend טרנספורמציה מוגבלת (4 דרגות חופש). המהפך הוא
מוגבל לסיבוב סביב ציר ה-x וה-y ולכיפוף לאורך ה-x
ציר, עצמאי בכל כיוון, כאשר הכיפוף גדל עם ה-
מרחק בריבוע מציר הסיבוב., הפרמטרים הנתמכים הם:

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

נורות = 0; bool
אל תייעל את הסיבוב.

מקור =(נדרש, 3dfvector)
מרכז השינוי.

שֶׁגֶם טרנספורמציה בצורה חופשית שניתן לתאר על ידי קבוצה של מקדמי B-spline
וקרנל B-spline הבסיסי., הפרמטרים הנתמכים הם:

אנזורה = [[0,0,0]]; 3dfvector
שיעור מקדם אנזוטרופי בפיקסלים, ערכים לא חיוביים יהיו
מוחלף על ידי ערך 'שיעור'..

באגים = 0; bool
אפשר פלט נוסף של ניפוי באגים.

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

גרעין = [bspline:d=3]; בית חרושת
גרעין ספליין טרנספורמציה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

עוֹנֶשׁ = ; בית חרושת
מונח אנרגטי עונש טרנספורמציה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים: 3dtransform/spline penalty

שיעורי = 10; לצוף פנימה [1, inf)
שיעור מקדם איזוטרופי בפיקסלים.

לתרגם תרגום (שלוש דרגות חופש), הפרמטרים הנתמכים הם:

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

vf תוסף זה מיישם טרנספורמציה המגדירה תרגום לכל אחד
נקודת הרשת המגדירה את תחום הטרנספורמציה., נתמכת
הפרמטרים הם:

imgboundary = מראה; בית חרושת
תנאי גבול של אינטרפולציה של תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
תוספים:1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; בית חרושת
ליבת אינטרפולטור תמונה. עבור יישומי פלאגין נתמכים ראה
PLUGINS:1d/splinekernel

תוספים: 3dtransform/io


BBS IO בינארי (לא נייד) מסודר של טרנספורמציות תלת מימד

סיומות קבצים מוכרות: .bbs

מאגר נתונים IO וירטואלי למאגר הנתונים הפנימי וממנו

סיומות קבצים מזוהות: .@

Vista אחסון Vista של טרנספורמציות תלת מימדיות

סיומות קבצים מוכרות: .v, .v3dt

xml IO מסודר של XML של טרנספורמציות תלת מימדיות

סיומות קבצים מזוהות: .x3dt

תוספים: 3dtransform/spline penalty


divcurl עונש divcurl על הטרנספורמציה, הפרמטרים הנתמכים הם:

תלתל = 1; לצוף פנימה [0, inf)
משקל עונש על תלתל.

div = 1; לצוף פנימה [0, inf)
משקל עונש על סטייה.

נורמה = 0; bool
הגדר ל-1 אם יש לנרמל את העונש ביחס לתמונה
גודל.

מִשׁקָל = 1; לצוף פנימה (0, אינפ)
משקל אנרגיית העונש.

תוספים: מזער/עלות יחידה


gdas ירידה בשיפוע עם תיקון גודל צעד אוטומטי., הפרמטרים הנתמכים הם:

ftolr = 0; כפול ב-[0, inf)
עצור אם השינוי היחסי של הקריטריון נמצא מתחת..

מקסימום צעד = 2; כפול פנימה (0, אינפ)
גודל צעד אבסולוטי מקסימלי.

מקסיטר = 200; uint in [1, inf)
קריטריון עצירה: המספר המרבי של איטרציות.

שלב מינימלי = 0.1; כפול פנימה (0, אינפ)
גודל צעד מוחלט מינימלי.

xtola = 0.01; כפול ב-[0, inf)
עצור אם ה-inf-norm של השינוי שהוחל על x מתחת לערך זה..

gdsq ירידה בשיפוע עם אומדן צעד ריבועי, פרמטרים נתמכים הם:

ftolr = 0; כפול ב-[0, inf)
עצור אם השינוי היחסי של הקריטריון נמצא מתחת..

gtola = 0; כפול ב-[0, inf)
עצור אם ה-inf-norm של השיפוע מתחת לערך זה..

מקסיטר = 100; uint in [1, inf)
קריטריון עצירה: המספר המרבי של איטרציות.

סולם = 2; כפול פנימה (1, אינפ)
קנה מידה קבוע של קנה מידה של גודל צעד.

צעד = 0.1; כפול פנימה (0, אינפ)
גודל הצעד הראשוני.

xtola = 0; כפול ב-[0, inf)
עצור אם ה-inf-norm של x-update מתחת לערך זה..

gsl תוסף אופטימיזציה המבוסס על אופטימיזציית ה-multimin של הספרייה המדעית של גנו
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, הפרמטרים הנתמכים הם:

eps = 0.01; כפול פנימה (0, אינפ)
מיטובים מבוססי גרדיאנט: עצור כאשר |grad| < eps, simplex: עצור מתי
גודל סימפלקס < eps..

iter = 100; uint in [1, inf)
מספר מקסימלי של איטרציות.

לִבחוֹר = gd; כתיב
כלי אופטימיזציה ספציפי לשימוש.. הערכים הנתמכים הם:
bfgs - ברוידן-פלטשר-גולדפרב-שאן
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (הגרסה היעילה ביותר)
cg-fr - אלגוריתם גרדיאנט מצומד של Flecher-Reeves
gd - ירידה בשיפוע.
חד מגמי - אלגוריתם פשוט של Nelder ו-Mead
cg-pr - אלגוריתם גרדיאנט מצומד של Polak-Ribiere

צעד = 0.001; כפול פנימה (0, אינפ)
גודל הצעד הראשוני.

tol = 0.1; כפול פנימה (0, אינפ)
פרמטר סובלנות כלשהו.

nlopt אלגוריתמי מזער באמצעות ספריית NLOPT, לתיאור של
מייעלים בבקשה ראה 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', הפרמטרים הנתמכים הם:

ftola = 0; כפול ב-[0, inf)
קריטריון עצירה: השינוי המוחלט של הערך האובייקטיבי נמצא למטה
הערך הזה.

ftolr = 0; כפול ב-[0, inf)
קריטריון עצירה: השינוי היחסי של הערך האובייקטיבי נמצא למטה
הערך הזה.

גבוה יותר = inf; לְהַכפִּיל
גבול גבוה יותר (שווה לכל הפרמטרים).

local-opt = אין; כתיב
אלגוריתם מזעור מקומי שעשוי להידרש עבור הראשי
אלגוריתם מזעור.. הערכים הנתמכים הם:
gn-orig-direct-l - חלוקת מלבנים (יישום מקורי,
מוטה מקומית)
gn-direct-l-noscal - חלוקת מלבנים (ללא קנה מידה, מוטה מקומית)
gn-isres - אסטרטגיית אבולוציה של דירוג סטוכסטי משופרת
ld-tnewton ניוטון קטום
gn-direct-l-rand - חלוקת מלבנים (מוטות מקומית, אקראית)
ב-newuoa - אופטימיזציה בלתי מוגבלת ללא נגזרים על ידי איטרטיבי
קירוב ריבועי בנוי
gn-direct-l-rand-noscale - חלוקת מלבנים (ללא קנה מידה, מקומי
מוטה, אקראי)
gn-orig-direct - חלוקת מלבנים (יישום מקורי)
ld-tnewton-precond - ניוטון קטום מותנה מראש
ld-tnewton-restart - ניוטון קטום עם התנעה מחדש בירידה התלולה ביותר
gn-direct - חלוקת מלבנים
ln-neldermead - אלגוריתם סימפלקס של Nelder-Mead
אין-קובילה - אופטימיזציה מוגבלת על ידי קירוב ליניארי
gn-crs2-lm - חיפוש אקראי מבוקר עם מוטציה מקומית
ld-var2 - משתנה-מדד מוגבל בזיכרון, דירוג 2
ld-var1 - משתנה-מדד מוגבל בזיכרון, דירוג 1
ld-mma - שיטת העברת אסימפטוטים
ld-lbfgs-nocedal - אף אחד
ld-lbfgs - BFGS עם אחסון נמוך
gn-direct-l - חלוקת מלבנים (מוטות מקומית)
אף לא אחד - אל תציין אלגוריתם
אינ-בוביקה - אופטימיזציה מוגבלת ללא נגזרים
ln-sbplx - גרסה תת-מפלסית של Nelder-Mead
ב-newuoa-bound - אופטימיזציה מוגבלת ללא נגזרים על ידי
קירוב ריבועי שנבנה באופן איטרטיבי
בפרקסיס - אופטימיזציה מקומית ללא שיפוע באמצעות הציר הראשי
שִׁיטָה
gn-direct-noscal - חלוקת מלבנים (ללא קנה מידה)
ld-tnewton-precond-restart - ניוטון קטום מותנה מראש עם
התנעה מחדש בירידה התלולה ביותר

להוריד = -inf; לְהַכפִּיל
גבול תחתון (שווה לכל הפרמטרים).

מקסיטר = 100; int ב-[1, inf)
קריטריון עצירה: המספר המרבי של איטרציות.

לִבחוֹר = ld-lbfgs; כתיב
אלגוריתם מזעור ראשי. הערכים הנתמכים הם:
gn-orig-direct-l - חלוקת מלבנים (יישום מקורי,
מוטה מקומית)
g-mlsl-lds - קישור רב-שכבתי יחיד (רצף אי התאמה נמוך,
דורשים אופטימיזציה וגבולות מקומיים המבוססים על גרדיאנט)
gn-direct-l-noscal - חלוקת מלבנים (ללא קנה מידה, מוטה מקומית)
gn-isres - אסטרטגיית אבולוציה של דירוג סטוכסטי משופרת
ld-tnewton ניוטון קטום
gn-direct-l-rand - חלוקת מלבנים (מוטות מקומית, אקראית)
ב-newuoa - אופטימיזציה בלתי מוגבלת ללא נגזרים על ידי איטרטיבי
קירוב ריבועי בנוי
gn-direct-l-rand-noscale - חלוקת מלבנים (ללא קנה מידה, מקומי
מוטה, אקראי)
gn-orig-direct - חלוקת מלבנים (יישום מקורי)
ld-tnewton-precond - ניוטון קטום מותנה מראש
ld-tnewton-restart - ניוטון קטום עם התנעה מחדש בירידה התלולה ביותר
gn-direct - חלוקת מלבנים
auglag-eq - אלגוריתם לגראנג'י מוגבר עם אילוצי שוויון
רק
ln-neldermead - אלגוריתם סימפלקס של Nelder-Mead
אין-קובילה - אופטימיזציה מוגבלת על ידי קירוב ליניארי
gn-crs2-lm - חיפוש אקראי מבוקר עם מוטציה מקומית
ld-var2 - משתנה-מדד מוגבל בזיכרון, דירוג 2
ld-var1 - משתנה-מדד מוגבל בזיכרון, דירוג 1
ld-mma - שיטת העברת אסימפטוטים
ld-lbfgs-nocedal - אף אחד
g-mlsl - קישור רב-שכבתי יחיד (דורש אופטימיזציה מקומית ו
גבולות)
ld-lbfgs - BFGS עם אחסון נמוך
gn-direct-l - חלוקת מלבנים (מוטות מקומית)
אינ-בוביקה - אופטימיזציה מוגבלת ללא נגזרים
ln-sbplx - גרסה תת-מפלסית של Nelder-Mead
ב-newuoa-bound - אופטימיזציה מוגבלת ללא נגזרים על ידי
קירוב ריבועי שנבנה באופן איטרטיבי
אולג - אלגוריתם לגראנג'י מוגבר
בפרקסיס - אופטימיזציה מקומית ללא שיפוע באמצעות הציר הראשי
שִׁיטָה
gn-direct-noscal - חלוקת מלבנים (ללא קנה מידה)
ld-tnewton-precond-restart - ניוטון קטום מותנה מראש עם
התנעה מחדש בירידה התלולה ביותר
ld-slsqp - תכנות ריבועי ריבועי ברצף

צעד = 0; כפול ב-[0, inf)
גודל שלב ראשוני עבור שיטות ללא שיפוע.

להפסיק = -inf; לְהַכפִּיל
קריטריון עצירה: ערך הפונקציה יורד מתחת לערך זה.

xtola = 0; כפול ב-[0, inf)
קריטריון עצירה: השינוי המוחלט של כל ערכי ה-x נמצא מתחת לזה
ערך.

xtolr = 0; כפול ב-[0, inf)
קריטריון עצירה: השינוי היחסי של כל ערכי ה-x נמצא מתחת לזה
ערך.

דוגמא


הפעל רישום סדרתי של תמונות קלט XXXX.v (ספרה X) כדי להתייחס לתמונה 20 ולאחסן
התוצאה ב-regXXXX.v. בצע אופטימיזציה של סכום ההבדלים בריבוע והשפל
טרנספורמציות עם שיעור מקדם 10.

mia-3dserial-nonrigid -i input0000.v -o 'reg%04d.v' -f spline:rate=10 -r 20 ssd

מחבר(ים)


גרט וולני

זכויות יוצרים


תוכנה זו היא זכויות יוצרים (ג) 1999–2015 לייפציג, גרמניה ומדריד, ספרד. זה מגיע
ללא כל אחריות ואתה רשאי להפיץ אותו מחדש תחת תנאי ה-GNU
רישיון ציבורי כללי גרסה 3 (או מאוחר יותר). למידע נוסף הפעל את התוכנית עם
אפשרות '--זכויות יוצרים'.

השתמש ב-mia-3dserial-nonrigid באינטרנט באמצעות שירותי onworks.net


Ad


Ad