mia-2dimageregistration - онлайн в облаке

ПРОГРАММА:

ИМЯ

mia-2dimageregistration - запустить регистрацию 2-го изображения.

СИНТАКСИС

mia-2dimageрегистрация -i -r -t [опции]

ОПИСАНИЕ

mia-2dimageрегистрация Эта программа выполняет регистрацию двух изображений, оптимизируя
преобразование данной модели трансформации путем оптимизации определенных стоимостных мер, которые
даны как свободные параметры.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ, НЕ ВКЛЮЧЕННЫЕ В ПАКЕТ

Файл-IO
-i --in-image = (ввод, обязательно); io
тестовое изображение, которое необходимо зарегистрировать. Поддерживаемые типы файлов см. в разделе ПЛАГИНЫ: 2dimage / io.

-r --ref-image = (ввод, обязательно); io
эталонное изображение для регистрации. Поддерживаемые типы файлов см.
ПЛАГИНЫ: 2dimage / io

-o --out-image = (вывод); io
зарегистрированное выходное изображение Поддерживаемые типы файлов см. в разделе ПЛАГИНЫ: 2dimage / io

-t --transformation = (вывод, обязательно); io
преобразование вывода, включающее регистрацию Для поддерживаемых типов файлов
см. ПЛАГИНЫ: 2dtransform / io

Документи & Инфо
-V --verbose = предупреждение
многословность вывода, печать сообщений заданного уровня и более высокого приоритета.
Поддерживаемые приоритеты, начиная с самого низкого уровня:
info - Сообщения низкого уровня
прослеживать - Трассировка вызова функции
неудача - Сообщать об ошибках тестирования
предупреждение - Предупреждения
ошибка - Сообщать об ошибках
отлаживать - Вывод отладки
сообщение - Нормальные сообщения
роковой - Сообщать только о фатальных ошибках

--авторское право
распечатать информацию об авторских правах

-ч --помощь
распечатать эту справку

-? --использование
распечатать краткую справку

--версия
распечатайте номер версии и выйдите

параметры
-l --levels = 3
уровни с несколькими разрешениями

-O --optimizer = gsl: opt = gd, step = 0.1
Оптимизатор, используемый для минимизации Оптимизатор, используемый для минимизации Для
поддерживаемые плагины см. ПЛАГИНЫ: Minimizer / singlecost

-R --refiner =
оптимизатор, используемый для уточнения после того, как основной оптимизатор был вызван optimizer
используется для уточнения после вызова основного оптимизатора Для поддерживаемых
плагины см. ПЛАГИНЫ: Minimizer / singlecost

-f --transForm = сплайн
тип преобразованияТип преобразования Список поддерживаемых плагинов см.
ПЛАГИНЫ: 2dimage / transform

Обработка
--threads = -1
Максимальное количество потоков для обработки, это число должно быть меньше
или равно количеству ядер логического процессора в машине. (-1:
автоматическая оценка) .Максимальное количество потоков для обработки.
число должно быть меньше или равно количеству ядер логического процессора в
машина. (-1: автоматическая оценка).

ПЛАГИНЫ: 1d / сплайнbc

зеркало Граничные условия сплайн-интерполяции, отражающие границу

(без параметров)

повторять Граничные условия сплайновой интерполяции, повторяющие значение на границе

(без параметров)

нуль Граничные условия сплайн-интерполяции, предполагающие ноль для значений за пределами

(без параметров)

ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

сплайн Создание ядра B-сплайна, поддерживаемые параметры:

d = 3; int в [0, 5]
Степень сплайна.

омомы Создание ядра OMoms-сплайна, поддерживаемые параметры:

d = 3; int в [3, 3]
Степень сплайна.

ПЛАГИНЫ: 2дизображение / стоимость

ЛНКК локальная нормализованная взаимная корреляция с поддержкой маскирования., поддерживаемые параметры
составляют:

w = 5; uint в [1, 256]
половина ширины окна, используемого для оценки локализованного креста
корреляция.

ЛСД Измерение расстояния методом наименьших квадратов

(без параметров)

mi Взаимная информация на основе сплайнового синтаксического анализа, поддерживаемые параметры:

вырезать = 0; float в [0, 40]
Процент пикселей, которые нужно вырезать при высокой и низкой интенсивности, чтобы удалить
выбросы.

МБин = 64; uint в [1, 256]
Количество интервалов гистограммы, используемых для движущегося изображения.

mkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
Сплайн-ядро для парзен движущихся изображений хинстограммы. Для поддерживаемых плагинов
см. ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

рбинс = 64; uint в [1, 256]
Количество интервалов гистограммы, используемых для эталонного изображения.

rkkernel = [bspline: d = 0]; фабрика
Сплайн-ядро для эталонного изображения парзен хинстограммы. Для поддерживаемого плагина
ins см. ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

НКК нормализованная взаимная корреляция.

(без параметров)

NGF Эта функция оценивает сходство изображения на основе нормализованного градиента.
поля. Доступны различные оценочные ядра, поддерживаемые параметры:

Eval = ds; диктовать
подтип плагина. Поддерживаемые значения:
sq - квадрат разности
ds - квадрат масштабной разницы
dot - ядро ​​скалярного произведения
пересекать - ядро ​​кросс-продукта

SSD Стоимость 2D-изображения: сумма квадратов разностей, поддерживаемые параметры:

автоматическая обмолота = 0; float в [0, 1000]
Используйте автоматическое маскирование движущегося изображения, принимая только значения интенсивности
в счет, превышающий заданный порог.

норма = 0; логический
Установите, следует ли нормализовать метрику по количеству пикселей изображения.

ssd-автомаска
Стоимость 2D-изображения: сумма квадратов разностей с автоматическим заданием на основе заданных
пороговые значения, поддерживаемые параметры:

молотить = 0; двойной
Значение пороговой интенсивности для эталонного изображения.

стреш = 0; двойной
Значение пороговой интенсивности для исходного изображения.

ПЛАГИНЫ: 2дизображение / полная стоимость

изображение Обобщенная функция стоимости сходства изображений, которая также работает с несколькими разрешениями
обработка. Фактическая мера сходства дается как дополнительный параметр.,
поддерживаемые параметры:

стоят = ssd; фабрика
Ядро функции стоимости. Информацию о поддерживаемых надстройках см. В разделе ПЛАГИНЫ: 2Dизображение / стоимость.

отлаживать = 0; логический
Сохраните промежуточные результаты для отладки.

ссылка = (ввод, строка)
Контрольное изображение.

SRC = (ввод, строка)
Изучите изображение.

вес = 1; плавать
вес функции стоимости.

этикетка
Функция стоимости сходства, которая отображает метки двух изображений и обрабатывает метки-
с сохранением обработки с несколькими разрешениями., поддерживаемые параметры:

отлаживать = 0; int в [0, 1]
записать преобразование расстояния в трехмерное изображение.

максимальная метка = 256; int в [2, 32000]
максимальное количество ярлыков для рассмотрения.

ссылка = (ввод, строка)
Контрольное изображение.

SRC = (ввод, строка)
Изучите изображение.

вес = 1; плавать
вес функции стоимости.

замаскированный образ
Обобщенная функция стоимости сходства замаскированных изображений, которая также обрабатывает несколько
обработка разрешения. Предоставленные маски должны быть плотно заполненными областями в
обработка с несколькими разрешениями, поскольку в противном случае информация о маске может быть потеряна
при уменьшении изображения. Эталонная маска и преобразованная маска
изображения исследования объединяются бинарным И. Приведена фактическая мера сходства.
es дополнительный параметр., поддерживаемые параметры:

стоят = ssd; фабрика
Ядро функции стоимости. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 2dimage / maskedcost

ссылка = (ввод, строка)
Контрольное изображение.

реф-маска = (ввод, строка)
Маска эталонного изображения (двоичная).

SRC = (ввод, строка)
Изучите изображение.

SRC-маска = (ввод, строка)
Маска исследуемого изображения (бинарная).

вес = 1; плавать
вес функции стоимости.

ПЛАГИНЫ: 2dimage / io

BMP Поддержка ввода / вывода 2D-изображений BMP

Распознаваемые расширения файлов: .BMP, .bmp.

Поддерживаемые типы элементов:
двоичные данные, 8 бит без знака, 16 бит без знака

пул данных Виртуальный ввод-вывод во внутренний пул данных и из него

Распознаваемые расширения файлов:. @

DICOM 2D-изображение io для DICOM

Распознаваемые расширения файлов: .DCM, .dcm.

Поддерживаемые типы элементов:
16 бит со знаком, 16 бит без знака

EXR плагин 2dimage io для изображений OpenEXR

Распознаваемые расширения файлов: .EXR, .exr.

Поддерживаемые типы элементов:
32 бита без знака, 32 бита с плавающей запятой

JPG плагин 2dimage io для изображений в серой шкале jpeg

Распознаваемые расширения файлов: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg.

Поддерживаемые типы элементов:
беззнаковый 8 бит

PNG плагин 2dimage io для изображений PNG

Распознаваемые расширения файлов: .PNG, .png.

Поддерживаемые типы элементов:
двоичные данные, 8 бит без знака, 16 бит без знака

сырье Поддержка вывода 2D-изображений в формате RAW

Распознаваемые расширения файлов: .RAW, .raw.

Поддерживаемые типы элементов:
двоичные данные, 8 бит со знаком, 8 бит без знака, 16 бит со знаком, 16 бит без знака,
32-разрядный со знаком, 32-разрядный без знака, 32-разрядный с плавающей запятой, 64-разрядный с плавающей запятой
бит

TIF Поддержка ввода / вывода 2D-изображений в формате TIFF

Распознаваемые расширения файлов: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff.

Поддерживаемые типы элементов:
двоичные данные, беззнаковые 8-битные, беззнаковые 16-битные, беззнаковые 32-битные

перспектива плагин 2dimage io для изображений Vista

Распознаваемые расширения файлов: .V, .VISTA, .v, .vista.

Поддерживаемые типы элементов:
двоичные данные, 8 бит со знаком, 8 бит без знака, 16 бит со знаком, 16 бит без знака,
32-разрядный со знаком, 32-разрядный без знака, 32-разрядный с плавающей запятой, 64-разрядный с плавающей запятой
бит

ПЛАГИНЫ: 2дизображение / замаскированная стоимость

ЛНКК локальная нормализованная взаимная корреляция с поддержкой маскирования., поддерживаемые параметры
составляют:

w = 5; uint в [1, 256]
половина ширины окна, используемого для оценки локализованного креста
корреляция.

mi Взаимная информация на основе сплайнового синтаксического анализа с маскированием., Поддерживаемые параметры:

вырезать = 0; float в [0, 40]
Процент пикселей, которые нужно вырезать при высокой и низкой интенсивности, чтобы удалить
выбросы.

МБин = 64; uint в [1, 256]
Количество интервалов гистограммы, используемых для движущегося изображения.

mkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
Сплайн-ядро для парзен движущихся изображений хинстограммы. Для поддерживаемых плагинов
см. ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

рбинс = 64; uint в [1, 256]
Количество интервалов гистограммы, используемых для эталонного изображения.

rkkernel = [bspline: d = 0]; фабрика
Сплайн-ядро для эталонного изображения парзен хинстограммы. Для поддерживаемого плагина
ins см. ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

НКК нормализованная взаимная корреляция с поддержкой маскировки.

(без параметров)

SSD Сумма квадратов разностей с маскированием.

(без параметров)

ПЛАГИНЫ: 2Dизображение / преобразование

аффинное Аффинное преобразование (шесть степеней свободы). Поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

жесткий Жесткие преобразования (т.е. вращение и перемещение, три степени
свобода)., поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

центр гниения = [[0,0]]; 2dfвектор
Относительный центр вращения, т.е. <0.5,0.5> соответствует центру
опорный прямоугольник.

вращение Преобразования вращения (т.е. вращение вокруг заданного центра, один градус
свобода)., поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

центр гниения = [[0,0]]; 2dfвектор
Относительный центр вращения, т.е. <0.5,0.5> соответствует центру
опорный прямоугольник.

сплайн Преобразование произвольной формы, описываемое набором коэффициентов B-сплайна
и базовое ядро ​​B-сплайна., поддерживаемые параметры:

анизорат = [[0,0]]; 2dfвектор
коэффициент анизотропии в пикселях, неположительные значения будут
перезаписывается значением 'rate' ..

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

ядро = [bspline: d = 3]; фабрика
Ядро сплайна трансформации. Поддерживаемые плагины см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

штраф знак равно фабрика
Срок штрафа за преобразование. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 2dtransform / splinepenalty

скорость = 10; с плавающей точкой в ​​[1, inf)
коэффициент изотропности в пикселях.

переведите Только перевод (две степени свободы), поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

vf Этот плагин реализует преобразование, которое определяет перевод для каждого
точка сетки, определяющая область преобразования., поддерживаемая
параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

ПЛАГИНЫ: 2dtransform / io

BBS Двоичный (непереносимый) сериализованный ввод-вывод трехмерных преобразований

Распознаваемые расширения файлов: .bbs

пул данных Виртуальный ввод-вывод во внутренний пул данных и из него

Распознаваемые расширения файлов:. @

перспектива Хранение трехмерных преобразований Vista

Распознаваемые расширения файлов: .v2dt

XML XML-сериализованный ввод-вывод трехмерных преобразований

Распознаваемые расширения файлов: .x2dt

ПЛАГИНЫ: 2дтрансформ / шлицпенальти

дивкурл divcurl штраф за преобразование, поддерживаемые параметры:

виться = 1; с плавающей точкой в ​​[0, inf)
штрафной вес на локон.

DIV = 1; с плавающей точкой в ​​[0, inf)
штрафной вес за расхождение.

норма = 0; логический
Установите в 1, если штраф должен быть нормализован по отношению к изображению.
размер.

вес = 1; плавать в (0, inf)
масса штрафной энергии.

ПЛАГИНЫ: минимизатор / единовременная стоимость

гдас Градиентный спуск с автоматической коррекцией размера шага, поддерживаемые параметры:

фтолр = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если относительное изменение критерия ниже ..

макс-шаг = 2; вдвое больше (0, бесконечность)
Максимальный абсолютный размер шага.

макситер = 200; uint в [1, inf)
Критерий остановки: максимальное количество итераций.

мин-шаг = 0.1; вдвое больше (0, бесконечность)
Минимальный абсолютный размер шага.

кстола = 0.01; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если inf-норма изменения, примененного к x, ниже этого значения.

GDSQ Градиентный спуск с оценкой квадратичного шага, поддерживаемые параметры:

фтолр = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если относительное изменение критерия ниже ..

гтола = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если инф-норма градиента ниже этого значения.

макситер = 100; uint в [1, inf)
Критерий остановки: максимальное количество итераций.

лестница = 2; вдвое больше (1, бесконечность)
Резервное масштабирование фиксированного размера шага.

шаг = 0.1; вдвое больше (0, бесконечность)
Начальный размер шага.

кстола = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если inf-norm x-update ниже этого значения.

GSL плагин оптимизатора, основанный на мультиминных оптимизаторах Научной библиотеки GNU
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, поддерживаемые параметры:

прибыль на акцию = 0.01; вдвое больше (0, бесконечность)
Оптимизаторы на основе градиента: остановитесь, когда | grad | <eps, simplex: остановить, когда
размер симплекса <eps ..

трубчатый проход = 100; uint в [1, inf)
максимальное количество итераций.

выбирать = gd; диктовать
Будет использоваться конкретный оптимизатор. Поддерживаемые значения:
бфгс - Бройден-Флетчер-Гольдфарб-Шенн
бфгс2 - Бройден-Флетчер-Гольдфарб-Шенн (наиболее эффективная версия)
cg-fr - Алгоритм сопряженного градиента Флечера-Ривза
gd - Градиентный спуск.
симплекс - Симплексный алгоритм Нелдера и Мида
cg-pr - Алгоритм сопряженного градиента Полака-Рибиера

шаг = 0.001; вдвое больше (0, бесконечность)
начальный размер шага.

тол = 0.1; вдвое больше (0, бесконечность)
какой-то параметр допуска.

нлопт Алгоритмы минимизатора, использующие библиотеку NLOPT, для описания
оптимизаторы, пожалуйста, посмотрите 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms ', поддерживаемые параметры:

фтола = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: абсолютное изменение целевого значения ниже
это значение.

фтолр = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: относительное изменение целевого значения ниже
это значение.

высший = inf; двойной
Верхняя граница (одинаковая по всем параметрам).

местный выбор = нет; диктовать
алгоритм локальной минимизации, который может потребоваться для основных
алгоритм минимизации. Поддерживаемые значения:
gn-orig-direct-l - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация,
локально предвзято)
гн-директ-л-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные, с локальным смещением)
GN-Isres - Улучшенная стратегия эволюции стохастического рейтинга.
лд-тньютон - Усеченный Ньютон
GN-Direct-L-Rand - Разделение прямоугольников (локально смещенное, рандомизированное)
Ин-Ньюоа - Безусловная оптимизация без производных итеративно
Построенная квадратичная аппроксимация
gn-direct-l-rand-noscale - Разделение прямоугольников (немасштабированные, локально
предвзятый, рандомизированный)
gn-оригинал-директ - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация)
ld-tnewton-precond - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон
ld-tnewton-перезагрузка - Усеченный Ньютон с перезапуском наискорейшего спуска
GN-прямой - Разделение прямоугольников
Ln-Neldermead - симплексный алгоритм Нелдера-Мида
лн-кобыла - Оптимизация с ограничениями посредством линейного приближения
GN-CRS2-LM - Управляемый случайный поиск с локальной мутацией
ld-var2 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 2
ld-var1 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 1
LD-MMA - Метод подвижных асимптот
ld-lbfgs-nocedal - Никто
ld-lbfgs - BFGS с низким хранением
gn-direct-l - Разделение прямоугольников (локально смещено)
никто - не указывать алгоритм
Ин-бобика - Оптимизация без производных с ограничениями
ln-sbplx - Подплексный вариант Нелдера-Мида
In-newuoa-bound - Оптимизация без производных с ограничениями по
Итеративно построенная квадратичная аппроксимация
лн-практика - Локальная оптимизация без градиентов через главную ось
Способ доставки
гн-директ-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные)
ld-tnewton-precond-перезагрузка - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон с
перезапуск на крутом спуске

ниже = -inf; двойной
Нижняя граница (одинаковая по всем параметрам).

макситер = 100; int в [1, inf)
Критерий остановки: максимальное количество итераций.

выбирать = ld-lbfgs; диктовать
основной алгоритм минимизации. Поддерживаемые значения:
gn-orig-direct-l - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация,
локально предвзято)
g-mlsl-lds - Многоуровневая одинарная связь (последовательность с низким несоответствием,
требуется оптимизация и границы на основе локального градиента)
гн-директ-л-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные, с локальным смещением)
GN-Isres - Улучшенная стратегия эволюции стохастического рейтинга.
лд-тньютон - Усеченный Ньютон
GN-Direct-L-Rand - Разделение прямоугольников (локально смещенное, рандомизированное)
Ин-Ньюоа - Безусловная оптимизация без производных итеративно
Построенная квадратичная аппроксимация
gn-direct-l-rand-noscale - Разделение прямоугольников (немасштабированные, локально
предвзятый, рандомизированный)
gn-оригинал-директ - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация)
ld-tnewton-precond - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон
ld-tnewton-перезагрузка - Усеченный Ньютон с перезапуском наискорейшего спуска
GN-прямой - Разделение прямоугольников
ауглаг-экв - Расширенный алгоритм Лагранжа с ограничениями равенства
только
Ln-Neldermead - симплексный алгоритм Нелдера-Мида
лн-кобыла - Оптимизация с ограничениями посредством линейного приближения
GN-CRS2-LM - Управляемый случайный поиск с локальной мутацией
ld-var2 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 2
ld-var1 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 1
LD-MMA - Метод подвижных асимптот
ld-lbfgs-nocedal - Никто
г-млсл - Многоуровневая одинарная связь (требуется локальная оптимизация и
границы)
ld-lbfgs - BFGS с низким хранением
gn-direct-l - Разделение прямоугольников (локально смещено)
Ин-бобика - Оптимизация без производных с ограничениями
ln-sbplx - Подплексный вариант Нелдера-Мида
In-newuoa-bound - Оптимизация без производных с ограничениями по
Итеративно построенная квадратичная аппроксимация
август - Расширенный алгоритм Лагранжа
лн-практика - Локальная оптимизация без градиентов через главную ось
Способ доставки
гн-директ-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные)
ld-tnewton-precond-перезагрузка - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон с
перезапуск на крутом спуске
ld-slqp - Последовательное квадратичное программирование методом наименьших квадратов

шаг = 0; удвоить в [0, inf)
Начальный размер шага для методов без градиента.

остановить = -inf; двойной
Критерий остановки: значение функции падает ниже этого значения.

кстола = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: абсолютное изменение всех значений x ниже этого
значения.

кстолр = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: относительное изменение всех значений x ниже этого
значения.

ПРИМЕР

Зарегистрируйте изображение "moving.png" с изображением "reference.png" с помощью жесткого
модель трансформации и SSD как функция стоимости. Запишите результат в output.png

mia-2dimageregistration -i moving.png -r reference.png -o output.png -f жесткий
изображение: cost = ssd

Авторы)

Герт Волльни

АВТОРСКИЕ ПРАВА

Это программное обеспечение защищено авторскими правами (c) 1999-2015 гг., Лейпциг, Германия, и Мадрид, Испания. Это приходит
с СОВЕРШЕННО ОТСУТСТВИЕМ ГАРАНТИЙ, и вы можете распространять его в соответствии с условиями GNU
ОБЩАЯ ОБЩЕСТВЕННАЯ ЛИЦЕНЗИЯ Версия 3 (или новее). Для получения дополнительной информации запустите программу с
вариант '- авторское право'.

Воспользуйтесь регистрацией mia-2dimage онлайн с помощью сервисов onworks.net