이것은 Ubuntu Online, Fedora Online, Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MAC OS 온라인 에뮬레이터와 같은 여러 무료 온라인 워크스테이션 중 하나를 사용하여 OnWorks 무료 호스팅 공급자에서 실행할 수 있는 명령 mia-3dcost입니다.
프로그램:
이름
mia-3dcost - 두 3D 이미지의 유사성을 평가합니다.
개요
미아-3d비용 [옵션]
기술
미아-3d비용 이 프로그램은 자유 매개변수에 의해 주어진 비용 함수를 평가합니다.
명령 행.
옵션
도움말 & 정보
-V --verbose=경고
자세한 출력, 주어진 수준 및 더 높은 우선 순위의 메시지를 인쇄합니다.
가장 낮은 수준에서 시작하여 지원되는 우선 순위는 다음과 같습니다.
정보 - 낮은 수준의 메시지
더듬다 ‐ 함수 호출 추적
실패 - 테스트 실패 보고
경고 - 경고
오류 - 오류 보고
디버그 - 디버그 출력
메시지 - 일반 메시지
치명적인 - 치명적인 오류만 보고
--저작권
인쇄 저작권 정보
-h --도움말
이 도움말 인쇄
-? --용법
짧은 도움말 인쇄
--번역
버전 번호를 출력하고 종료
처리
--스레드=-1
처리에 사용할 최대 스레드 수, 이 수는 더 낮아야 합니다.
또는 시스템의 논리적 프로세서 코어 수와 동일합니다. (-1:
자동 추정). 처리에 사용할 최대 스레드 수, 이
number는 논리적 프로세서 코어 수보다 작거나 같아야 합니다.
기계. (-1: 자동 추정).
플러그인 : 1d/스페이셜커널
시디프 중심 차분 필터 커널, 미러 경계 조건이 사용됩니다.
(매개변수 없음)
가우스 공간 가우스 필터 커널, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
w = 1; 단위 [0, inf)
절반 필터 너비.
플러그인 : 1d/스플라인BC
거울 경계를 미러링하는 스플라인 보간 경계 조건
(매개변수 없음)
반복 경계에서 값을 반복하는 스플라인 보간 경계 조건
(매개변수 없음)
제로 외부 값에 대해 XNUMX을 가정하는 스플라인 보간 경계 조건
(매개변수 없음)
플러그인 : 1d/스플라인커널
비스플라인 B-스플라인 커널 생성 , 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
d = 3; [0, 5]의 정수
스플라인 정도.
엄마 OMoms-spline 커널 생성, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
d = 3; [3, 3]의 정수
스플라인 정도.
플러그인 : 3d 이미지/컴바이너
abdiff 이미지 결합기 'absdiff'
(매개변수 없음)
더하다 이미지 결합기 '추가'
(매개변수 없음)
DIV 이미지 결합기 'div'
(매개변수 없음)
MUL 이미지 결합기 'mul'
(매개변수 없음)
이하 이미지 결합기 '서브'
(매개변수 없음)
플러그인 : 3d 이미지/비용
lncc 마스킹 지원을 통한 로컬 정규화 상호 상관, 지원되는 매개변수
위치 :
w = 5; 단위 [1, 256]
지역화된 십자가를 평가하는 데 사용되는 창의 절반 너비
상관.
mi 스플라인 파젠 기반 상호 정보, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
절단 = 0; [0, 40]에 부동
제거할 높은 강도와 낮은 강도로 잘라낼 픽셀의 비율
이상치.
엠빈 = 64; 단위 [1, 256]
동영상에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=3]; 공장
동영상 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그인의 경우
플러그인:1d/splinekernel 참조
빈 = 64; 단위 [1, 256]
참조 이미지에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=0]; 공장
참조 이미지 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그-
플러그인: 1d/splinekernel 참조
NCC 정규화된 교차 상관.
(매개변수 없음)
ngf 이 함수는 정규화된 그래디언트를 기반으로 이미지 유사성을 평가합니다.
필드. 정규화된 그래디언트 필드 $ _S$와 src 이미지의 $ _R$가 주어졌을 때
참조 이미지 다양한 평가자가 구현됩니다. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
평가 = ds; 딕셔너리
플러그인 하위 유형(sq, ds, dot, cross). 지원되는 값은 다음과 같습니다.
ds - 스케일된 차이의 제곱
점 - 스칼라 곱 커널
교차 - 크로스 프로덕트 커널
SSD 3D 이미지 비용: 차이 제곱의 합, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
자동 쓰레쉬 = 0; [0, 1000]에 부동
강도 값만 취하여 동영상의 자동 마스킹 사용
주어진 임계 값보다 큰 것을 고려하십시오.
표준 = 0; 부울
메트릭을 이미지 픽셀 수로 정규화해야 하는지 여부를 설정합니다.
ssd-자동 마스크
3D 이미지 비용: 제곱 차이의 합, 주어진 값을 기반으로 하는 자동 마스킹
임계값, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
rthresh = 0; 더블
참조 이미지의 임계 강도 값입니다.
타작하다 = 0; 더블
소스 이미지의 임계값 강도 값입니다.
플러그인 : 3d 이미지/필터
대역 통과 강도 대역통과 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
최대 = 3.40282e+38; 뜨다
밴드의 최대치.
분 = 0; 뜨다
밴드의 최소값.
이진화 이미지 이진화 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
최대 = 3.40282e+38; 뜨다
허용 범위의 최대값.
분 = 0; 뜨다
허용 범위의 최소.
가까운 형태학적 닫기, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비치다 = 검은색; 끈
메인 이미지 콘텐츠에 대한 힌트(흑백).
형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/shape를 참조하십시오.
결합기 주어진 결합 연산자로 두 개의 이미지를 결합합니다. 'reverse'가 로 설정된 경우
false인 경우 첫 번째 연산자는 필터 파이프라인을 통해 전달된 이미지이고,
두 번째 이미지는 'image' 매개변수와 함께 제공된 파일에서 로드됩니다.
필터가 실행되는 순간 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
영상 =(입력, 필수, 문자열)
Combiner에 필요한 두 번째 이미지.
op =(필수, 공장)
이미지에 적용할 이미지 결합기입니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:3dimage/combiner
역 = 0; 부울
이미지가 결합기로 전달되는 순서를 반대로 합니다.
변하게 하다 이미지 픽셀 형식 변환 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
a = 1; 뜨다
선형 변환 매개변수 a.
b = 0; 뜨다
선형 변환 매개변수 b.
지도 = 선택; 딕셔너리
변환 매핑. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
고르다 - 실제 입력 범위를 매핑하는 선형 변환 적용
전체 출력 범위
범위 - 입력 데이터 유형을 매핑하는 선형 변환 적용
범위에서 출력 데이터 유형 범위까지
복사 - 변환 시 데이터 복사
선의 - 선형 변환 적용 x -> a*x+b
옵트스타트 - 입력 평균을 기반으로 매핑되는 선형 변환을 적용하고
전체 출력 범위에 대한 변형
대표 = 유바이트; 딕셔너리
출력 픽셀 유형. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
없음 - 정의된 픽셀 유형 없음
뜨다 - 부동 소수점 32비트
바이트 - 부호 있는 8비트
울롱 - 부호 없는 64비트
더블 - 부동 소수점 64비트
신트 - 부호 있는 32비트
짧은 - 부호 없는 16비트
짧다 - 부호 있는 16비트
단위 - 부호 없는 32비트
길다 - 부호 있는 64비트
비트 - 바이너리 데이터
유바이트 - 부호 없는 8비트
작물 이미지 영역 자르기, 해당 영역은 항상 원본 이미지에 고정됩니다.
주어진 범위가 유지된다는 의미에서 크기. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
end = [[4294967295,4294967295,4294967295]]; 스트리밍 가능
자르기 범위의 끝, 최대값 = (-1,-1,-1).
스타트 = [[0,0,0]]; 스트리밍 가능
자르기 범위의 시작.
팽창하다 3D 이미지 스택 확장 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비치다 = 검은색; 끈
메인 이미지 콘텐츠에 대한 힌트(흑백).
형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/shape를 참조하십시오.
거리 이미지의 3D 거리 변환을 평가합니다. 이미지가 바이너리 마스크인 경우,
그런 다음 각 점의 거리 변환 결과는 유클리드에 해당합니다.
마스크와의 거리. 입력 이미지가 스칼라 픽셀 값인 경우
이 스칼라는 높이 필드로 해석되고 픽셀당 값이
거리.
(매개변수 없음)
축소 축소를 정의하기 위해 주어진 블록 크기를 사용하여 입력 이미지 축소
요인. 크기를 조정하기 전에 스무딩 필터로 이미지를 필터링하여
고주파 데이터를 제거하고 앨리어싱 아티팩트를 방지합니다., 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.
b = [[1,1,1]]; 3차원 경계
블록 크기.
bx = 1; 단위 [1, inf)
x 방향의 블록 크기.
by = 1; 단위 [1, inf)
y 방향으로 블록 크기.
bz = 1; 단위 [1, inf)
z 방향의 블록 크기.
커널 = 가우스; 끈
적용할 스무딩 필터 커널, 필터의 크기 추정
블록 사이즈 기준으로..
좀먹다 3d 이미지 스택 침식 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비치다 = 검은색; 끈
메인 이미지 콘텐츠에 대한 힌트(흑백).
형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/shape를 참조하십시오.
가우스 등방성 3D 가우스 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
w = 1; [0, inf)의 정수
필터 너비 매개변수.
대학원 3D 이미지를 그래디언트 놈 필터로
(매개변수 없음)
그로우마스크 입력 바이너리 마스크와 참조 그레이 스케일 이미지를 사용하여 영역 성장 수행
더 낮은 값이 있는 경우 이미 추가된 픽셀의 이웃 픽셀을 추가하여
주어진 임계값을 초과하는 강도, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
분 = 1; 뜨다
마스크 성장에 대한 더 낮은 임계값.
심판 =(입력, 필수, 문자열)
마스크 영역 성장에 대한 참조 이미지입니다.
형성 = 6n; 공장
동네 마스크. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/shape를 참조하십시오.
거꾸로 하다 강도 반전 필터
(매개변수 없음)
이소복셀 이 필터는 이미지의 크기를 조정하여 복셀 크기를 아이소메트릭하고 크기를 다음과 같이 만듭니다.
지정된 값에 해당하며 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
인터프 = [bspline:d=3]; 공장
사용할 보간 커널 . 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
크기 = 1; 부동 소수점 (0, inf)
아이소메트릭 대상 복셀 크기.
kmeans 3D 이미지 k-평균 필터. 출력 이미지에서 픽셀 값은
클래스 멤버십 및 클래스 센터는 이미지의 속성으로 저장됩니다.
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
c = 3; [2, inf)의 정수
수업 수.
상표 이진 이미지의 연결된 구성 요소에 레이블을 지정하는 필터, 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.
n = 6n; 공장
동네 마스크. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/shape를 참조하십시오.
레이블 맵 레이블 ID를 다시 매핑하는 이미지 필터입니다. 정수 값을 가진 이미지에만 적용 가능
강도/레이블. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
지도 =(입력, 필수, 문자열)
레이블 매핑 파일.
라벨 스케일
입력에서 이미 생성된 출력 복셀만 생성하는 필터
영상. 스케일링은 대상을 선택하는 투표 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.
특정 레이블의 가장 높은 픽셀 수를 기반으로 한 픽셀 값
해당 소스 지역. 영역이 동일한 레이블을 가진 두 개의 레이블로 구성된 경우
count, 더 낮은 숫자가 승리합니다. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
특대 =(필수, 3dbounds)
두 개의 쉼표로 구분된 값으로 지정된 대상 크기입니다.
하중 파일에서 입력 이미지를 로드하고 이를 사용하여 파일의 현재 이미지를 대체합니다.
파이프라인. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
파일 =(입력, 필수, 문자열)
로드할 입력 파일의 이름..
lv다운스케일
이것은 레이블 투표 축소 필터입니다. 3D 이미지를 블록 단위로 축소합니다.
각 블록에 대해 블록에서 가장 많이 나타나는 (XNUMX이 아닌) 레이블은 다음과 같습니다.
대상 이미지의 출력 픽셀로 발행됩니다. 두 개의 레이블이 동일한 번호로 나타나는 경우
경우에 따라 절대값이 낮은 쪽이 이깁니다. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
b = [[1,1,1]]; 3차원 경계
축소를 위한 블록 크기. 각 블록은 하나의 픽셀로 표시됩니다.
대상 이미지에..
마스크 이미지를 마스크하면 하나의 이미지는 매개변수 목록에서 가져오고 다른 하나는 다음에서 가져옵니다.
일반 필터 입력 두 이미지는 모두 크기가 같아야 하며 하나는 다음과 같아야 합니다.
바이너리가 된다. 필터 파이프라인을 통해 들어오는 이미지의 속성은 다음과 같습니다.
보존. 출력 픽셀 유형은 그렇지 않은 입력 이미지에 해당합니다.
바이너리. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
입력 =(입력, 필수, 문자열)
두 번째 입력 이미지 파일 이름.
평균 3D 이미지 평균 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
w = 1; [1, inf)의 정수
절반 필터 너비.
중앙 분리대 중앙값 3d 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
w = 1; [1, inf)의 정수
필터 너비 매개변수.
mlv 최소 분산 3D 이미지 필터의 평균, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
w = 1; [1, inf)의 정수
필터 너비 매개변수.
msnormalizer
3D 이미지 평균 시그마 정규화 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
w = 1; [1, inf)의 정수
절반 필터 너비.
열 수 형태학적 개방, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비치다 = 검은색; 끈
메인 이미지 콘텐츠에 대한 힌트(흑백).
형성 = [구:r=2]; 공장
구조화 요소. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/shape를 참조하십시오.
방향을 바꾸다 3D 이미지 방향 변경 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
지도 = xyz; 딕셔너리
적용할 방향 매핑. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
p-zxy ‐ 순열 x->y->z->x
r-x180 - x축을 중심으로 시계 방향으로 180도 회전
XYZ - 방향 유지
p-yzx ‐ 순열 x->z->y->x
r-z180 - z축을 중심으로 시계 방향으로 180도 회전
r-y270 - y축을 중심으로 시계 방향으로 270도 회전
f-xz - 플립 xz
f-yz - 플립 yz
r-x90 - x축을 중심으로 시계 방향으로 90도 회전
r-y90 - y축을 중심으로 시계 방향으로 90도 회전
r-x270 - x축을 중심으로 시계 방향으로 270도 회전
r-z270 - z축을 중심으로 시계 방향으로 270도 회전
r-z90 - z축을 중심으로 시계 방향으로 90도 회전
f-xy - 플립 XY
r-y180 - y축을 중심으로 시계 방향으로 180도 회전
크기 조정 이미지 크기를 조정합니다. 원본 데이터는 새로운 크기의 이미지 중앙에 위치합니다.,
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
크기 = [[0,0,0]]; 스트리밍 가능
이미지의 새 크기 크기 0은 크기를 유지하기 위해 나타냅니다.
해당 치수..
모래 소금과 후추 3d 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
뒹굴다 = 100; 부동 소수점 [0, inf)
타작 가치.
w = 1; [1, inf)의 정수
필터 너비 매개변수.
규모 지정된 대상 크기로 확장되는 3D 이미지 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
인터프 = [bspline:d=3]; 공장
사용할 보간 커널 . 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
s = [[0,0,0]]; 3차원 경계
모든 컴포넌트를 한번에 설정하기 위한 타겟 사이즈 (컴포넌트 0:입력 이미지 사용
크기).
sx = 0; 단위 [0, inf)
x 방향의 대상 크기(0:입력 이미지 크기 사용).
sy = 0; 단위 [0, inf)
y 방향의 대상 크기(0:입력 이미지 크기 사용).
sz = 0; 단위 [0, inf)
y 방향의 대상 크기(0:입력 이미지 크기 사용).
셀렉트 빅 가장 높은 강도를 나타내는 바이너리 마스크를 생성하는 필터
픽셀 수입니다. 픽셀 값 0은 무시되며 두 강도가
픽셀 수가 같으면 결과가 정의되지 않습니다. 입력 픽셀에는 다음이 있어야 합니다.
적분 픽셀 유형.
(매개변수 없음)
셉컨브 3D 이미지 강도 분리 컨볼루션 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
kx = [가우스:w=1]; 공장
x 방향에서 커널을 필터링합니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/spacekernel
ky = [가우스:w=1]; 공장
y 방향으로 커널을 필터링합니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/spacekernel
kz = [가우스:w=1]; 공장
z 방향에서 커널을 필터링합니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/spacekernel
스위스 인 씨를 뿌린 분수대. 알고리즘은 초기에 정확히 많은 영역을 추출합니다.
레이블은 시드 이미지에 제공되며 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
대학원 = 0; 부울
입력 이미지를 기울기로 해석합니다. .
표 = 0; 부울
특수 그레이 스케일 값으로 분할된 유역을 표시합니다.
n = [구:r=1]; 공장
성장하는 워터헤드 지역을 위한 이웃. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:3d이미지/모양
씨 =(입력, 필수, 문자열)
초기 영역에 대한 레이블이 포함된 시드 입력 이미지입니다.
티 입력 이미지를 파일로 저장하고 다음 필터에도 전달하고,
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
파일 =(출력, 필수, 문자열)
이미지를 저장할 출력 파일의 이름도..
엷게하는 Lee and Kashyap, 'Building Skeleton Models'에 기반한 3D 형태학적 얇아짐
3D Medial Surface/Axis Thinning Algorithms', 그래픽 모델 및 이미지를 통해
처리, 56(6):462-478, 1994. 이 구현은 26
이웃.
(매개변수 없음)
변환 주어진 변환으로 입력 이미지를 변환합니다., 지원되는 매개변수
위치 :
파일 =(입력, 필수, 문자열)
변환이 포함된 파일의 이름..
경계 = ; 끈
이미지 보간 경계 조건을 재정의합니다.
이미지 커널 = ; 끈
이미지 보간기 커널을 재정의합니다.
변화 3D 이미지 분산 필터, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
w = 1; [1, inf)의 정수
절반 필터 너비.
ws 기본 수두 세분화, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
에발그라드 = 0; 부울
입력 이미지가 기울기 표준 이미지를 나타내지 않는 경우 1로 설정합니다.
표 = 0; 부울
특수 그레이 스케일 값으로 분할된 유역을 표시합니다.
n = [구:r=1]; 공장
성장하는 워터헤드 지역을 위한 이웃. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:3d이미지/모양
뒹굴다 = 0; [0, 1)에 부동
상대 기울기 표준 임계값. 실제 값 임계값은
thresh * (max_grad - min_grad) + min_grad. 그라디언트로 분리된 분지
더 낮은 규범으로 결합됩니다.
플러그인 : 3d 이미지/전체 비용
영상 다중 해상도도 처리하는 일반화된 이미지 유사도 비용 함수
처리. 실제 유사성 측정은 추가 매개변수로 제공됩니다.,
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비용 = SSD; 공장
비용 함수 커널. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/cost를 참조하십시오.
디버그 = 0; 부울
디버깅을 위해 중간 결과를 저장합니다.
심판 =(입력, 문자열)
참조 이미지.
SRC =(입력, 문자열)
연구 이미지입니다.
무게 = 1; 뜨다
비용 함수의 가중치.
라벨 이미지
두 이미지의 레이블을 매핑하고 레이블을 처리하는 유사성 비용 함수
다중 해상도 처리를 유지하기 위해 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
최대 레이블 = 256; [2, 32000]의 정수
고려할 최대 레이블 수입니다.
심판 =(입력, 문자열)
참조 이미지.
SRC =(입력, 문자열)
연구 이미지입니다.
무게 = 1; 뜨다
비용 함수의 가중치.
가면 이미지
다중 처리도 처리하는 일반화된 마스크 이미지 유사성 비용 함수
해상도 처리. 제공된 마스크는 다음의 조밀하게 채워진 영역이어야 합니다.
그렇지 않으면 마스크 정보가 손실될 수 있기 때문에 다중 해상도 처리
이미지를 축소할 때. 마스크는 사전 필터링될 수 있음 - 사전 필터링 후
마스크는 비트 유형이어야 합니다. 참조 마스크 및 변환된 마스크
연구 이미지는 바이너리 AND로 결합됩니다. 실제 유사도 측정값이 제공됩니다.
추가 매개변수. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비용 = SSD; 공장
비용 함수 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:3dimage/maskedcost
심판 =(입력, 문자열)
참조 이미지.
참조 마스크 =(입력, 문자열)
참조 이미지 마스크(바이너리).
참조 마스크 필터 = ; 공장
참조 마스크 이미지를 준비하기 위한 필터, 출력은 바이너리여야 합니다.
image.. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/filter를 참조하십시오.
SRC =(입력, 문자열)
연구 이미지입니다.
src-마스크 =(입력, 문자열)
스터디 이미지 마스크(바이너리).
src 마스크 필터 = ; 공장
스터디 마스크 이미지를 준비하기 위한 필터, 출력은 바이너리여야 합니다.
image.. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:3dimage/filter를 참조하십시오.
무게 = 1; 뜨다
비용 함수의 가중치.
태그가 지정된 세 가지를 사용하여 제곱 차이 유사성 측정의 합계를 평가합니다.
태그가 지정된 이미지 쌍. 비용 함수 값은 모든 이미지를 기반으로 평가됩니다.
쌍으로 구성되지만 태그를 기반으로 구성 요소를 구성하여 그래디언트를 구성합니다.
방향. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
refx =(입력, 문자열)
참조 이미지 X-태그.
리파이 =(입력, 문자열)
참조 이미지 Y-태그.
참조 =(입력, 문자열)
참조 이미지 Z-태그.
srcx =(입력, 문자열)
이미지 X-태그를 연구합니다.
srcy =(입력, 문자열)
연구 이미지 Y-태그.
srcz =(입력, 문자열)
연구 이미지 Z-태그.
무게 = 1; 뜨다
비용 함수의 가중치.
플러그인 : 3d 이미지/io
분석하다 7.5 이미지 분석
인식되는 파일 확장자: .HDR, .hdr
지원되는 요소 유형:
부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 있는 32비트, 부동 소수점 32비트,
부동 소수점 64비트
데이터 풀 내부 데이터 풀과의 가상 IO
인식되는 파일 확장자: .@
디컴 3D로서의 Dicom 이미지 시리즈
인식되는 파일 확장자: .DCM, .dcm
지원되는 요소 유형:
부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트
HDF5 HDF5 3D 이미지 IO
인식되는 파일 확장자: .H5, .h5
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트,
부호 있는 32비트, 부호 없는 32비트, 부호 있는 64비트, 부호 없는 64비트, 부동
소수점 32비트, 부동 소수점 64비트
인리아 인리아 이미지
인식되는 파일 확장자: .INR, .inr
지원되는 요소 유형:
부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트, 부호 있는 32
비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64비트
mhd VTK 구현을 사용하는 MetaIO 3D 이미지 IO(실험적).
인식되는 파일 확장자: .MHA, .MHD, .mha, .mhd
지원되는 요소 유형:
부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트, 부호 있는 32
비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64비트
멋진 NIFTI-1 3D 이미지 IO
인식되는 파일 확장자: .NII, .nii
지원되는 요소 유형:
부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트, 부호 있는 32
비트, 부호 없는 32비트, 부호 있는 64비트, 부호 없는 64비트, 부동 소수점 32
비트, 부동 소수점 64비트
vff VFF 태양 래스터 형식
인식되는 파일 확장자: .VFF, .vff
지원되는 요소 유형:
부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트
비스타 3D 뷰
인식되는 파일 확장자: .V, .VISTA, .v, .vista
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트,
부호 있는 32비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64
비트
vti 3D 이미지 VTK-XML 입력 및 출력(실험).
인식되는 파일 확장자: .VTI, .vti
지원되는 요소 유형:
부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트, 부호 있는 32
비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64비트
vtk 3D VTK 이미지 레거시 입력 및 출력(실험).
인식되는 파일 확장자: .VTK, .VTKIMAGE, .vtk, .vtkimage
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트,
부호 있는 32비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64
비트
플러그인 : 3차원 이미지/마스크 비용
lncc 마스킹 지원을 통한 로컬 정규화 상호 상관, 지원되는 매개변수
위치 :
w = 5; 단위 [1, 256]
지역화된 십자가를 평가하는 데 사용되는 창의 절반 너비
상관.
mi 마스킹이 있는 스플라인 파젠 기반 상호 정보, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
절단 = 0; [0, 40]에 부동
제거할 높은 강도와 낮은 강도로 잘라낼 픽셀의 비율
이상치.
엠빈 = 64; 단위 [1, 256]
동영상에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=3]; 공장
동영상 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그인의 경우
플러그인:1d/splinekernel 참조
빈 = 64; 단위 [1, 256]
참조 이미지에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=0]; 공장
참조 이미지 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그-
플러그인: 1d/splinekernel 참조
NCC 마스킹 지원과의 정규화된 상호 상관.
(매개변수 없음)
SSD 마스킹을 사용한 차이 제곱의 합입니다.
(매개변수 없음)
플러그인 : 3차원 이미지/모양
18n 18n 이웃 3D 모양 생성기
(매개변수 없음)
26n 26n 이웃 3D 모양 생성기
(매개변수 없음)
6n 6n 이웃 3D 모양 생성기
(매개변수 없음)
구체 주어진 반경 내의 픽셀을 포함하는 닫힌 구형 모양 이웃
r., 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
r = 2; 부동 소수점 (0, inf)
구 반경.
플러그인 : 3d변환/io
게시판 3D 변환의 이진(비휴대용) 직렬화된 IO
인식되는 파일 확장자: .bbs
데이터 풀 내부 데이터 풀과의 가상 IO
인식되는 파일 확장자: .@
비스타 3D 변환의 Vista 스토리지
인식되는 파일 확장자: .v, .v3dt
XML 3D 변환의 XML 직렬 IO
인식되는 파일 확장자: .x3dt
예
미아-3d비용
저자
게르트 월니
저작권
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