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mia-2dmultiimageregistration - Online na nuvem

Execute mia-2dmultiimageregistration no provedor de hospedagem gratuita OnWorks no Ubuntu Online, Fedora Online, emulador online do Windows ou emulador online do MAC OS

Este é o comando mia-2dmultiimageregistration que pode ser executado no provedor de hospedagem gratuita OnWorks usando uma de nossas várias estações de trabalho online gratuitas, como Ubuntu Online, Fedora Online, emulador online Windows ou emulador online MAC OS

PROGRAMA:

NOME


mia-2dmultiimageregistration - Registro não linear de imagens 2D.

SINOPSE


mia-2d registro de várias imagens -o [opções]

DESCRIÇÃO


mia-2d registro de várias imagens Este programa executa um registro não rígido com base nas
critérios de custo e um determinado modelo de transformação. Além de mia-2dnonrigidreg, não
suporta parâmetros de linha de comando específicos para fornecer as imagens. Em vez disso, as imagens são
especificado diretamente ao definir a função de custo. Portanto, os registros de imagens podem ser
executado que otimiza o aligmnet de mais de um par de imagens ao mesmo tempo. Observação,
no entanto, todas as imagens de entrada devem ter a mesma dimensão (em pixels)

OPÇÕES


-o --out-transform = (saída, obrigatório); io
transformação de saída Para os tipos de arquivo suportados, consulte PLUGINS: 2dtransform / io

-l --levels = 3
níveis de resolução múltipla; níveis de resolução múltipla

-O --optimizer = gsl: opt = gd, step = 0.1
Otimizador usado para minimizaçãoOptimizer usado para minimização Para
plug-ins suportados, consulte PLUGINS: minimizer / singlecost

-f --transForm = spline: taxa = 10, penalidade = divcurl
tipo de transformação tipo de transformação Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 2dimage / transform

Ajuda & Informação
-V --verbose = aviso
detalhamento de saída, mensagens de impressão de determinado nível e prioridades mais altas.
As prioridades com suporte começando no nível mais baixo são:
info - Mensagens de baixo nível
traçar - Rastreamento de chamada de função
falhar - Reportar falhas de teste
aviso - Avisos
erro - Reportar erros
depurar - Saída de depuração
mensagem - Mensagens normais
fatal - Reportar apenas erros fatais

--direito autoral
imprimir informações de direitos autorais

-h --ajuda
imprima esta ajuda

-? --uso
imprimir uma pequena ajuda

--versão
imprima o número da versão e saia

Processamento
--threads = -1
Número máximo de threads a serem usados ​​para processamento, este número deve ser menor
ou igual ao número de núcleos de processador lógico na máquina. (-1:
estimativa automática). Número máximo de threads a serem usados ​​para processamento,
o número deve ser menor ou igual ao número de núcleos de processador lógico em
a máquina. (-1: estimativa automática).

PLUGINS: 1d / splinebc


espelho Condições de limite de interpolação de spline que se espelham no limite

(sem parâmetros)

repetir Condições de limite de interpolação de spline que repete o valor no limite

(sem parâmetros)

zero Condições de limite de interpolação de spline que assume zero para valores fora

(sem parâmetros)

PLUGINS: 1d / splinekernel


bspline Criação de kernel B-spline, os parâmetros suportados são:

d = 3; int em [0, 5]
Grau de spline.

mães Criação de kernel OMoms-spline, os parâmetros suportados são:

d = 3; int em [3, 3]
Grau de spline.

PLUGINS: 2dimage / custo


lncc correlação cruzada normalizada local com suporte de mascaramento., parâmetros suportados
são:

w = 5; uint em [1, 256]
meia largura da janela usada para avaliar a cruz localizada
correlação.

lsd Medida de distância de mínimos quadrados

(sem parâmetros)

mi Informações mútuas baseadas em spline parzen., Os parâmetros suportados são:

corte = 0; flutuar em [0, 40]
Porcentagem de pixels para cortar em intensidades altas e baixas para remover
valores atípicos.

mbins = 64; uint em [1, 256]
Número de caixas de histograma usadas para a imagem em movimento.

mkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
Núcleo de spline para hinstograma de parzen de imagem em movimento. Para plug-ins suportados
veja PLUGINS: 1d / splinekernel

rbins = 64; uint em [1, 256]
Número de caixas de histograma usadas para a imagem de referência.

kernel = [bspline: d = 0]; fábrica
Núcleo de spline para hinstograma de parzen de imagem de referência. Para plug compatível
ver PLUGINS: 1d / splinekernel

NCC correlação cruzada normalizada.

(sem parâmetros)

ngf Esta função avalia a semelhança da imagem com base no gradiente normalizado
Campos. Vários kernels de avaliação estão disponíveis. Os parâmetros suportados são:

avaliação = ds; ditar
subtipo de plugin. Os valores suportados são:
sq - quadrado da diferença
ds - quadrado da diferença em escala
ponto - kernel do produto escalar
atravessar - kernel de produto cruzado

ssd Custo de imaga 2D: soma das diferenças quadradas, os parâmetros suportados são:

autothresh = 0; flutuar em [0, 1000]
Use o mascaramento automático da imagem em movimento, tomando apenas os valores de intensidade
em contas que são maiores do que o limite fornecido.

norma = 0; bool
Defina se a métrica deve ser normalizada pelo número de pixels da imagem.

ssd-automask
Custo da imagem 2D: soma das diferenças quadradas, com automascaramento baseado em
limites, os parâmetros suportados são:

rthresh = 0; Duplo
Valor de intensidade limite para imagem de referência.

Sthresh = 0; Duplo
Valor de intensidade limite para a imagem de origem.

PLUGINS: 2dimage / fullcost


imagem Função de custo de similaridade de imagem generalizada que também lida com multi-resolução
em processamento. A medida de similaridade real é fornecida como um parâmetro extra.,
os parâmetros suportados são:

custo = ssd; fábrica
Núcleo da função de custo. Para plug-ins suportados, consulte PLUGINS: 2dimage / custo

depurar = 0; bool
Salve resuts intermediários para depuração.

ref = (entrada, string)
Imagem de referência.

src = (entrada, string)
Imagem do estudo.

peso = 1; flutuador
peso da função de custo.

rótuloimagem
Função de custo de similaridade que mapeia rótulos de duas imagens e lida com rótulos-
preservando o processamento de multi-resolução., os parâmetros suportados são:

depurar = 0; int em [0, 1]
escreva as transformações de distância em uma imagem 3D.

max label = 256; int em [2, 32000]
número máximo de rótulos a serem considerados.

ref = (entrada, string)
Imagem de referência.

src = (entrada, string)
Imagem do estudo.

peso = 1; flutuador
peso da função de custo.

imagem mascarada
Função de custo de similaridade de imagem mascarada generalizada que também lida com
processamento de resolução. As máscaras fornecidas devem ser regiões densamente preenchidas em
processamento multi-resolução, caso contrário, as informações da máscara podem se perder
ao reduzir a escala da imagem. A máscara de referência e a máscara transformada do
as imagens do estudo são combinadas por AND binário. A medida de similaridade real é dada
este parâmetro extra., os parâmetros suportados são:

custo = ssd; fábrica
Núcleo da função de custo. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 2dimage / maskedcost

ref = (entrada, string)
Imagem de referência.

máscara de referência = (entrada, string)
Máscara de imagem de referência (binária).

src = (entrada, string)
Imagem do estudo.

src-mask = (entrada, string)
Máscara de imagem de estudo (binária).

peso = 1; flutuador
peso da função de custo.

PLUGINS: 2dimage / io


bmp Suporte para entrada / saída de imagem BMP 2D

Extensões de arquivo reconhecidas: .BMP, .bmp

Tipos de elementos suportados:
dados binários, 8 bits sem sinal, 16 bits sem sinal

datapool IO virtual de e para o pool de dados interno

Extensões de arquivo reconhecidas:. @

dicom Io de imagem 2D para DICOM

Extensões de arquivo reconhecidas: .DCM, .dcm

Tipos de elementos suportados:
16 bits com sinal, 16 bits sem sinal

exr um plugin 2dimage io para imagens OpenEXR

Extensões de arquivo reconhecidas: .EXR, .exr

Tipos de elementos suportados:
32 bits sem sinal, ponto flutuante de 32 bits

jpg um plugin 2dimage io para imagens jpeg em escala de cinza

Extensões de arquivo reconhecidas: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Tipos de elementos suportados:
8 bits sem sinal

png um plugin 2dimage io para imagens png

Extensões de arquivo reconhecidas: .PNG, .png

Tipos de elementos suportados:
dados binários, 8 bits sem sinal, 16 bits sem sinal

cru Suporte para saída de imagem 2D RAW

Extensões de arquivo reconhecidas: .RAW, .raw

Tipos de elementos suportados:
dados binários, assinados 8 bits, não assinados 8 bits, assinados 16 bits, não assinados 16 bits,
32 bits assinados, 32 bits não assinados, ponto flutuante 32 bits, ponto flutuante 64
bocado

tif Suporte para entrada / saída de imagem TIFF 2D

Extensões de arquivo reconhecidas: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Tipos de elementos suportados:
dados binários, 8 bits sem sinal, 16 bits sem sinal, 32 bits sem sinal

vista um plugin 2dimage io para imagens vista

Extensões de arquivo reconhecidas: .V, .VISTA, .v, .vista

Tipos de elementos suportados:
dados binários, assinados 8 bits, não assinados 8 bits, assinados 16 bits, não assinados 16 bits,
32 bits assinados, 32 bits não assinados, ponto flutuante 32 bits, ponto flutuante 64
bocado

PLUGINS: 2dimage / maskedcost


lncc correlação cruzada normalizada local com suporte de mascaramento., parâmetros suportados
são:

w = 5; uint em [1, 256]
meia largura da janela usada para avaliar a cruz localizada
correlação.

mi Spline parzen com base em informações mútuas com mascaramento. Os parâmetros suportados são:

corte = 0; flutuar em [0, 40]
Porcentagem de pixels para cortar em intensidades altas e baixas para remover
valores atípicos.

mbins = 64; uint em [1, 256]
Número de caixas de histograma usadas para a imagem em movimento.

mkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
Núcleo de spline para hinstograma de parzen de imagem em movimento. Para plug-ins suportados
veja PLUGINS: 1d / splinekernel

rbins = 64; uint em [1, 256]
Número de caixas de histograma usadas para a imagem de referência.

kernel = [bspline: d = 0]; fábrica
Núcleo de spline para hinstograma de parzen de imagem de referência. Para plug compatível
ver PLUGINS: 1d / splinekernel

NCC correlação cruzada normalizada com suporte de mascaramento.

(sem parâmetros)

ssd Soma das diferenças quadradas com mascaramento.

(sem parâmetros)

PLUGINS: 2dimage / transform


refinado Transformação afim (seis graus de liberdade)., Os parâmetros suportados são:

fronteira = espelho; fábrica
condições de limite de interpolação de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel do interpolador de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

rígido Transformações rígidas (ou seja, rotação e translação, três graus de
liberdade)., os parâmetros suportados são:

fronteira = espelho; fábrica
condições de limite de interpolação de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel do interpolador de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

podridão = [[0,0]]; vetor 2df
Centro de rotação relativa, ou seja, <0.5,0.5> corresponde ao centro do
retângulo de suporte.

rotação Transformações de rotação (ou seja, rotação em torno de um determinado centro, um grau de
liberdade)., os parâmetros suportados são:

fronteira = espelho; fábrica
condições de limite de interpolação de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel do interpolador de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

podridão = [[0,0]]; vetor 2df
Centro de rotação relativa, ou seja, <0.5,0.5> corresponde ao centro do
retângulo de suporte.

estriado Transformação de forma livre que pode ser descrita por um conjunto de coeficientes B-spline
e um kernel B-spline subjacente., os parâmetros suportados são:

analisar = [[0,0]]; vetor 2df
taxa do coeficiente anisotrópico em pixels, os valores não positivos serão
sobrescrito pelo valor de 'taxa'.

fronteira = espelho; fábrica
condições de limite de interpolação de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel do interpolador de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

núcleo = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel da spline de transformação. Para obter os plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

pena =; fábrica
Termo de penalidade de transformação. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 2dtransform / splinepenalty

taxas = 10; flutuar em [1, inf)
taxa do coeficiente isotrópico em pixels.

traduzir Apenas tradução (dois graus de liberdade), os parâmetros suportados são:

fronteira = espelho; fábrica
condições de limite de interpolação de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel do interpolador de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

vf Este plug-in implementa uma transformação que define uma tradução para cada
ponto da grade que define o domínio da transformação., com suporte
os parâmetros são:

fronteira = espelho; fábrica
condições de limite de interpolação de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel do interpolador de imagem. Para plug-ins suportados, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

PLUGINS: 2dtransform / io


与奥巴马再次尝试的欲望几乎没有。 如果它仍然是一部分,但利比亚的最后残余后消失。 俄罗斯,但是,燃烧物从自己的屈辱往年,没有尝试在分美国建设性谈判。 IO serializado binário (não portátil) de transformações 2D

Extensões de arquivo reconhecidas: .bbs

datapool IO virtual de e para o pool de dados interno

Extensões de arquivo reconhecidas:. @

vista Armazenamento Vista de transformações 2D

Extensões de arquivo reconhecidas: .v2dt

xml XML serializado IO de transformações 2D

Extensões de arquivo reconhecidas: .x2dt

PLUGINS: 2dtransform / splinepenalty


divcurl penalidade divcurl na transformação, os parâmetros suportados são:

enrolar = 1; flutuar em [0, inf)
peso de penalidade na onda.

div = 1; flutuar em [0, inf)
peso de penalidade na divergência.

norma = 0; bool
Defina como 1 se a penalidade deve ser normalizada em relação à imagem
tamanho.

peso = 1; flutuar em (0, inf)
peso da energia de penalidade.

PLUGINS: minimizador / custo único


gdas Descida do gradiente com correção automática do tamanho do passo., Os parâmetros suportados são:

ftolr = 0; dobrar em [0, inf)
Pare se a mudança relativa do critério estiver abaixo.

passo máximo = 2; dobrar em (0, inf)
Tamanho máximo absoluto do passo.

maxiter = 200; uint em [1, inf)
Critério de parada: o número máximo de iterações.

passo mínimo = 0.1; dobrar em (0, inf)
Tamanho mínimo absoluto do passo.

xtola = 0.01; dobrar em [0, inf)
Pare se a norma da alteração aplicada a x estiver abaixo desse valor.

gdsq Descida de gradiente com estimativa de passo quadrático, os parâmetros suportados são:

ftolr = 0; dobrar em [0, inf)
Pare se a mudança relativa do critério estiver abaixo.

gtola = 0; dobrar em [0, inf)
Pare se o inf-norm do gradiente estiver abaixo deste valor.

maxiter = 100; uint em [1, inf)
Critério de parada: o número máximo de iterações.

escada = 2; dobrar em (1, inf)
Escala de tamanho de passo fixo de fallback.

passo = 0.1; dobrar em (0, inf)
Tamanho do passo inicial.

xtola = 0; dobrar em [0, inf)
Pare se o inf-norm de x-update estiver abaixo deste valor.

GSL plugin otimizador baseado nos otimizadores multimin da GNU Scientific Library
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, os parâmetros suportados são:

eps = 0.01; dobrar em (0, inf)
otimizadores baseados em gradiente: param quando | grad | <eps, simplex: parar quando
tamanho simplex <eps ..

iter = 100; uint em [1, inf)
número máximo de iterações.

optar = gd; ditar
Otimizador específico a ser usado. Os valores suportados são:
namorados - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (versão mais eficiente)
cg-fr - Algoritmo de gradiente conjugado Flecher-Reeves
gd - Gradiente descendente.
simplex - Algoritmo Simplex de Nelder e Mead
cg-pr - Algoritmo gradiente conjugado Polak-Ribiere

passo = 0.001; dobrar em (0, inf)
tamanho do passo inicial.

tol = 0.1; dobrar em (0, inf)
algum parâmetro de tolerância.

nlopt Algoritmos do minimizador usando a biblioteca NLOPT, para uma descrição do
otimizadores, por favor, veja 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms ', os parâmetros suportados são:

Ftola = 0; dobrar em [0, inf)
Critério de parada: a mudança absoluta do valor objetivo está abaixo
este valor.

ftolr = 0; dobrar em [0, inf)
Critério de parada: a mudança relativa do valor objetivo está abaixo
este valor.

superior = inf; Duplo
Limite superior (igual para todos os parâmetros).

opção local = nenhum; dict
algoritmo de minimização local que pode ser necessário para o principal
algoritmo de minimização. Os valores suportados são:
gn-orig-direct-l - Retângulos de divisão (implementação original,
tendenciosa localmente)
gn-direct-l-noscal - Retângulos de divisão (fora de escala, tendenciosa localmente)
gn-isres - Estratégia de evolução de classificação estocástica aprimorada
ld-tnewton - Newton truncado
gn-direct-l-rand - Retângulos de divisão (tendenciosos localmente, randomizados)
ln-newuoa - Otimização irrestrita livre de derivados por iteração
Aproximação quadrática construída
gn-direct-l-rand-noscale - Retângulos de divisão (fora de escala, localmente
tendencioso, randomizado)
gn-orig-direct - Retângulos de divisão (implementação original)
ld-tnewton-precondi - Newton truncado pré-condicionado
ld-tnewton-restart - Newton truncado com reinício da descida mais íngreme
gn-direct - Retângulos de divisão
ln-neldermead - Algoritmo simplex Nelder-Mead
ln-cobyla - Otimização restrita por aproximação linear
gn-crs2-lm - Pesquisa aleatória controlada com mutação local
ld-var2 - Métrica variável de memória limitada deslocada, classificação 2
ld-var1 - Métrica variável de memória limitada deslocada, classificação 1
ld-mma - Método de mover assíntotas
ld-lbfgs-nocedal - Nenhum
ld-lbfgs - BFGS de baixo armazenamento
gn-direct-l - Retângulos de divisão (polarizados localmente)
Nenhum - não especificar algoritmo
ln-bobyqa - Otimização com restrição limitada livre de derivados
ln-sbplx - Variante subplex de Nelder-Mead
ligado a ln-newuoa - Otimização limitada livre de derivados por
Aproximação quadrática construída iterativamente
ln-práxis - Otimização local sem gradiente por meio do eixo principal
Método
gn-direct-noscal - Retângulos de divisão (sem escala)
ld-tnewton-precond-restart - Newton truncado pré-condicionado com
reiniciando a descida mais íngreme

diminuir = -inf; Duplo
Limite inferior (igual para todos os parâmetros).

maxiter = 100; int em [1, inf)
Critério de parada: o número máximo de iterações.

optar = ld-lbfgs; ditar
algoritmo de minimização principal. Os valores suportados são:
gn-orig-direct-l - Retângulos de divisão (implementação original,
tendenciosa localmente)
g-mlsl-lds - Multi-Level Single-Linkage (sequência de baixa discrepância,
exigem otimização e limites baseados em gradiente local)
gn-direct-l-noscal - Retângulos de divisão (fora de escala, tendenciosa localmente)
gn-isres - Estratégia de evolução de classificação estocástica aprimorada
ld-tnewton - Newton truncado
gn-direct-l-rand - Retângulos de divisão (tendenciosos localmente, randomizados)
ln-newuoa - Otimização irrestrita livre de derivados por iteração
Aproximação quadrática construída
gn-direct-l-rand-noscale - Retângulos de divisão (fora de escala, localmente
tendencioso, randomizado)
gn-orig-direct - Retângulos de divisão (implementação original)
ld-tnewton-precondi - Newton truncado pré-condicionado
ld-tnewton-restart - Newton truncado com reinício da descida mais íngreme
gn-direct - Retângulos de divisão
auglag-eq - Algoritmo Lagrangiano aumentado com restrições de igualdade

ln-neldermead - Algoritmo simplex Nelder-Mead
ln-cobyla - Otimização restrita por aproximação linear
gn-crs2-lm - Pesquisa aleatória controlada com mutação local
ld-var2 - Métrica variável de memória limitada deslocada, classificação 2
ld-var1 - Métrica variável de memória limitada deslocada, classificação 1
ld-mma - Método de mover assíntotas
ld-lbfgs-nocedal - Nenhum
g-mlsl - Multi-Level Single-Linkage (requer otimização local e
limites)
ld-lbfgs - BFGS de baixo armazenamento
gn-direct-l - Retângulos de divisão (polarizados localmente)
ln-bobyqa - Otimização com restrição limitada livre de derivados
ln-sbplx - Variante subplex de Nelder-Mead
ligado a ln-newuoa - Otimização limitada livre de derivados por
Aproximação quadrática construída iterativamente
auglag - Algoritmo Lagrangiano Aumentado
ln-práxis - Otimização local sem gradiente por meio do eixo principal
Método
gn-direct-noscal - Retângulos de divisão (sem escala)
ld-tnewton-precond-restart - Newton truncado pré-condicionado com
reiniciando a descida mais íngreme
ld-slqp - Programação Quadrática de Mínimos Quadrados Sequenciais

passo = 0; dobrar em [0, inf)
Tamanho do passo inicial para métodos livres de gradiente.

Pare = -inf; Duplo
Critério de parada: o valor da função fica abaixo desse valor.

xtola = 0; dobrar em [0, inf)
Critério de parada: a mudança absoluta de todos os valores x está abaixo disso
valor.

xtolr = 0; dobrar em [0, inf)
Critério de parada: a mudança relativa de todos os valores x está abaixo disso
valor.

EXEMPLO


Registre a imagem test.v na imagem ref.v usando uma transformação spline com um coeficiente
taxa de 5 e escrever a imagem registrada para reg.v. Use dois níveis de multirresolução, ssd como
função de custo de imagem e divcurl ponderado por 10.0 como penalidade de suavidade de transformação. o
a transformação resultante é salva em reg.vf.

mia-2dregistro de várias imagens -o reg.vf -l 2
-f spline: taxa = 3, penalidade = divcurl
imagem: custo = ssd, src = test.v, ref = ref.v

AUTOR (es)


Gert Wollny

DIREITOS AUTORAIS


Este software é protegido por Copyright (c) 1999-2015 Leipzig, Alemanha e Madrid, Espanha. Vêm
com ABSOLUTAMENTE NENHUMA GARANTIA e você pode redistribuí-lo sob os termos do GNU
LICENÇA PÚBLICA GERAL Versão 3 (ou posterior). Para obter mais informações, execute o programa com o
opção '--copyright'.

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