mia-2dmultiimageregistration - Bulutta Çevrimiçi

Program:

ADI

mia-2dmultiimageregistration - 2D görüntülerin doğrusal olmayan kaydı.

SİNOPSİS

mia-2dmultiimagekayıt -o [seçenekler]

TANIM

mia-2dmultiimagekayıt Bu program, verilen bilgilere dayalı olarak katı olmayan bir kayıt çalıştırır.
maliyet kriterleri ve belirli bir dönüşüm modeli. mia-2dnonrigidreg dışında
görüntüleri sağlamak için belirli komut satırı parametrelerini destekler. Bunun yerine görüntüler
maliyet işlevi tanımlanırken doğrudan belirtilir. Bu nedenle, görüntü kayıtları
aynı anda birden fazla görüntü çiftinin hizalamasını optimize eden yürütülür. Not,
ancak, tüm girdi resimlerinin aynı boyutta olması gerekir (piksel olarak)

SEÇENEKLER

-o --out-transform=(çıktı, gerekli); io
çıktı dönüştürme Desteklenen dosya türleri için bkz. PLUGINS:2dtransform/io

-l --düzeyler=3
çoklu çözünürlük seviyeleriçoklu çözünürlük seviyeleri

-O --optimizer=gsl:opt=gd,adım=0.1
Küçültme için kullanılan Optimize Edici Küçültme için kullanılan Optimize Edici
desteklenen eklentiler bkz. PLUGINS:minimizer/singlecost

-f --transForm=spline:rate=10,ceza=divcurl
dönüşüm türüdönüşüm türü Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER:2dimage/dönüştürme

Destek & Bilgi
-V --verbose=uyarı
çıktının ayrıntı düzeyi, verilen düzeyde ve daha yüksek önceliklerde yazdırılan mesajlar.
En düşük seviyeden başlayan desteklenen öncelikler şunlardır:
bilgi - Düşük seviyeli mesajlar
iz - İşlev çağrısı izleme
başarısız - Test hatalarını bildirin
uyarı - Uyarılar
hata - Hataları bildir
ayıklamak - Hata ayıklama çıktısı
mesaj - Normal mesajlar
ölümcül - Yalnızca önemli hataları bildirin

--telif hakkı
telif hakkı bilgilerini yazdır

-h -- yardım
bu yardımı yazdır

-? --kullanım
kısa bir yardım yazdır

--versiyon
sürüm numarasını yazdırın ve çıkın

İşlemde
--iş parçacıkları=-1
İşlem için kullanılacak maksimum iş parçacığı sayısı, Bu sayı daha düşük olmalıdır
veya makinedeki mantıksal işlemci çekirdeklerinin sayısına eşittir. (-1:
otomatik tahmin).İşleme için kullanılacak maksimum iş parçacığı sayısı,Bu
sayısı, mantıksal işlemci çekirdeklerinin sayısına eşit veya daha düşük olmalıdır.
makine. (-1: otomatik tahmin).

EKLENTİLER: 1d/splinebc

ayna Sınırda aynalanan spline enterpolasyonu sınır koşulları

(parametre yok)

tekrar et Sınırdaki değeri tekrarlayan spline enterpolasyonu sınır koşulları

(parametre yok)

sıfır Dış değerler için sıfır kabul eden spline enterpolasyonu sınır koşulları

(parametre yok)

EKLENTİLER: 1d/spline çekirdeği

bspline B-spline çekirdek oluşturma, desteklenen parametreler şunlardır:

d = 3; int [0, 5]
Spline derecesi.

omomlar OMoms-spline çekirdek oluşturma, desteklenen parametreler şunlardır:

d = 3; int [3, 3]
Spline derecesi.

EKLENTİLER: 2 boyutlu görüntü/maliyet

lncc maskeleme desteği ile yerel normalleştirilmiş çapraz korelasyon., desteklenen parametreler
şunlardır:

w = 5; uint [1, 256]
lokalize çaprazı değerlendirmek için kullanılan pencerenin yarım genişliği
korelasyon.

lsd En Küçük Kareler Mesafe ölçüsü

(parametre yok)

mi Spline parzen tabanlı karşılıklı bilgi., desteklenen parametreler şunlardır:

kesim = 0; [0, 40] içinde yüzer
Kaldırılacak yüksek ve düşük yoğunluklarda kesilecek piksel yüzdesi
aykırı değerler.

mbin = 64; uint [1, 256]
Hareketli görüntü için kullanılan histogram kutularının sayısı.

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
Hareketli görüntü parzen hinstogram için Spline çekirdeği. Desteklenen eklentiler için
PLUGINS:1d/splinekernel'e bakın

rbinler = 64; uint [1, 256]
Referans görüntü için kullanılan histogram kutularının sayısı.

çekirdek = [bspline:d=0]; fabrika
Referans görüntü parzen hinstogram için Spline çekirdeği. Desteklenen fiş için
ins bkz. PLUGINS:1d/splinekernel

ncc normalleştirilmiş çapraz korelasyon.

(parametre yok)

ngf Bu işlev, normalleştirilmiş gradyan temelinde görüntü benzerliğini değerlendirir.
alanlar. Çeşitli değerlendirme çekirdekleri mevcuttur, desteklenen parametreler şunlardır:

değerlendirme = ds; dikte
eklenti alt türü. Desteklenen değerler şunlardır:
sq - farkın karesi
ds - ölçekli farkın karesi
nokta - skaler çarpım çekirdeği
çapraz - çapraz ürün çekirdeği

ssd 2D görüntü maliyeti: farkların karelerinin toplamı, desteklenen parametreler şunlardır:

otomatik harman = 0; [0, 1000] içinde yüzer
Yalnızca yoğunluk değerleri alarak hareketli görüntünün otomatik maskelenmesini kullanın
verilen eşikten daha büyük olan hesaba.

norm = 0; bool
Metriğin görüntü piksellerinin sayısıyla normalleştirilmesi gerekip gerekmediğini ayarlayın.

ssd-otomatik maske
2D görüntü maliyeti: verilene dayalı otomatik maskeleme ile farkların karelerinin toplamı
eşikler, desteklenen parametreler şunlardır:

harman = 0; çift
Referans görüntü için eşik yoğunluk değeri.

harman = 0; çift
Kaynak görüntü için eşik yoğunluk değeri.

EKLENTİLER: 2 boyutlu görüntü/tam maliyet

görüntü Çoklu çözünürlüğü de işleyen genelleştirilmiş görüntü benzerliği maliyet işlevi
işleme. Gerçek benzerlik ölçüsü, ekstra parametre olarak verilir.,
desteklenen parametreler şunlardır:

maliyet = ssd; fabrika
Maliyet fonksiyonu çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz. EKLENTİLER:2dimage/cost

ayıklamak = 0; bool
Hata ayıklama için ara sonuçları kaydedin.

ref =(giriş, dize)
Referans resmi.

src =(giriş, dize)
Çalışma resmi.

ağırlık = 1; batmadan yüzmek
maliyet fonksiyonunun ağırlığı.

etiket resmi
İki görüntünün etiketlerini eşleyen ve etiketleri işleyen benzerlik maliyet işlevi
çoklu çözünürlüklü işlemeyi koruyarak, desteklenen parametreler şunlardır:

ayıklamak = 0; int [0, 1]
mesafe dönüşümlerini bir 3D görüntüye yazın.

maksimum etiket = 256; int [2, 32000]
dikkate alınması gereken maksimum etiket sayısı.

ref =(giriş, dize)
Referans resmi.

src =(giriş, dize)
Çalışma resmi.

ağırlık = 1; batmadan yüzmek
maliyet fonksiyonunun ağırlığı.

maskeli görüntü
Çoklu işlemleri de gerçekleştiren genelleştirilmiş maskelenmiş görüntü benzerliği maliyet işlevi
çözünürlük işleme Sağlanan maskeler, yoğun olarak doldurulmuş bölgeler olmalıdır.
çoklu çözünürlüklü işleme, aksi takdirde maske bilgileri kaybolabilir
görüntüyü küçültürken Referans maskesi ve dönüştürülmüş maskesi
çalışma görüntüsü ikili AND ile birleştirilir. Gerçek benzerlik ölçüsü verilir
es ekstra parametre., desteklenen parametreler şunlardır:

maliyet = ssd; fabrika
Maliyet fonksiyonu çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER:2dimage/maskedcost

ref =(giriş, dize)
Referans resmi.

ref-maske =(giriş, dize)
Referans görüntü maskesi (ikili).

src =(giriş, dize)
Çalışma resmi.

src-maske =(giriş, dize)
Çalışma görüntü maskesi (ikili).

ağırlık = 1; batmadan yüzmek
maliyet fonksiyonunun ağırlığı.

EKLENTİLER: 2 boyutlu resim/io

bmp BMP 2D görüntü giriş/çıkış desteği

Tanınan dosya uzantıları: .BMP, .bmp

Desteklenen eleman türleri:
ikili veri, işaretsiz 8 bit, işaretsiz 16 bit

veri havuzu Dahili veri havuzuna ve havuzdan sanal IO

Tanınan dosya uzantıları: .@

Dicom DICOM için 2D görüntü io

Tanınan dosya uzantıları: .DCM, .dcm

Desteklenen eleman türleri:
imzalı 16 bit, imzasız 16 bit

exr OpenEXR görüntüleri için bir 2dimage io eklentisi

Tanınan dosya uzantıları: .EXR, .exr

Desteklenen eleman türleri:
işaretsiz 32 bit, kayan nokta 32 bit

jpg jpeg gri tonlamalı görüntüler için 2dimage io eklentisi

Tanınan dosya uzantıları: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Desteklenen eleman türleri:
imzasız 8 bit

png png görüntüleri için bir 2dimage io eklentisi

Tanınan dosya uzantıları: .PNG, .png

Desteklenen eleman türleri:
ikili veri, işaretsiz 8 bit, işaretsiz 16 bit

çiğ RAW 2D görüntü çıkışı desteği

Tanınan dosya uzantıları: .RAW, .raw

Desteklenen eleman türleri:
ikili veri, işaretli 8 bit, işaretsiz 8 bit, işaretli 16 bit, işaretsiz 16 bit,
imzalı 32 bit, imzasız 32 bit, kayan nokta 32 bit, kayan nokta 64
bit

tif TIFF 2D görüntü giriş/çıkış desteği

Tanınan dosya uzantıları: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Desteklenen eleman türleri:
ikili veri, işaretsiz 8 bit, işaretsiz 16 bit, işaretsiz 32 bit

manzara manzara görüntüleri için 2dimage io eklentisi

Tanınan dosya uzantıları: .V, .VISTA, .v, .vista

Desteklenen eleman türleri:
ikili veri, işaretli 8 bit, işaretsiz 8 bit, işaretli 16 bit, işaretsiz 16 bit,
imzalı 32 bit, imzasız 32 bit, kayan nokta 32 bit, kayan nokta 64
bit

EKLENTİLER: 2dimage/maskelimaliyet

lncc maskeleme desteği ile yerel normalleştirilmiş çapraz korelasyon., desteklenen parametreler
şunlardır:

w = 5; uint [1, 256]
lokalize çaprazı değerlendirmek için kullanılan pencerenin yarım genişliği
korelasyon.

mi Spline parzen tabanlı, maskelemeli karşılıklı bilgi, desteklenen parametreler şunlardır:

kesim = 0; [0, 40] içinde yüzer
Kaldırılacak yüksek ve düşük yoğunluklarda kesilecek piksel yüzdesi
aykırı değerler.

mbin = 64; uint [1, 256]
Hareketli görüntü için kullanılan histogram kutularının sayısı.

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
Hareketli görüntü parzen hinstogram için Spline çekirdeği. Desteklenen eklentiler için
PLUGINS:1d/splinekernel'e bakın

rbinler = 64; uint [1, 256]
Referans görüntü için kullanılan histogram kutularının sayısı.

çekirdek = [bspline:d=0]; fabrika
Referans görüntü parzen hinstogram için Spline çekirdeği. Desteklenen fiş için
ins bkz. PLUGINS:1d/splinekernel

ncc maskeleme desteği ile normalleştirilmiş çapraz korelasyon.

(parametre yok)

ssd Maskeleme ile kare farklarının toplamı.

(parametre yok)

EKLENTİLER: 2 boyutlu görüntü/dönüştürme

afin Afin dönüşüm (altı serbestlik derecesi), desteklenen parametreler şunlardır:

sınır dışı = ayna; fabrika
görüntü enterpolasyonu sınır koşulları. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinebc

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
görüntü enterpolatör çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinekernel

sert Rijit dönüşümler (yani döndürme ve öteleme, üç derece
özgürlük)., desteklenen parametreler şunlardır:

sınır dışı = ayna; fabrika
görüntü enterpolasyonu sınır koşulları. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinebc

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
görüntü enterpolatör çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinekernel

çürüme merkezi = [[0,0]]; 2dfvektör
Göreceli dönüş merkezi, yani <0.5,0.5>,
destek dikdörtgeni.

rotasyon Dönme dönüşümleri (yani belirli bir merkez etrafında döndürme, bir derece
özgürlük)., desteklenen parametreler şunlardır:

sınır dışı = ayna; fabrika
görüntü enterpolasyonu sınır koşulları. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinebc

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
görüntü enterpolatör çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinekernel

çürüme merkezi = [[0,0]]; 2dfvektör
Göreceli dönüş merkezi, yani <0.5,0.5>,
destek dikdörtgeni.

yiv Bir dizi B-spline katsayısı ile tanımlanabilen serbest biçimli dönüşüm
ve temel alınan bir B-spline çekirdeği., desteklenen parametreler şunlardır:

anizorat = [[0,0]]; 2dfvektör
piksel cinsinden anizotropik katsayı oranı, pozitif olmayan değerler
'oran' değeri tarafından üzerine yazılır ..

sınır dışı = ayna; fabrika
görüntü enterpolasyonu sınır koşulları. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinebc

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
görüntü enterpolatör çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinekernel

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
transform spline kernel.. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinekernel

ceza = ; fabrika
Dönüşüm cezası süresi. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER:2dtransform/splinepenalty

oranları = 10; [1, inf) içinde yüzer
piksel cinsinden izotropik katsayı oranı.

çevirmek Yalnızca çeviri (iki serbestlik derecesi), desteklenen parametreler şunlardır:

sınır dışı = ayna; fabrika
görüntü enterpolasyonu sınır koşulları. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinebc

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
görüntü enterpolatör çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinekernel

vf Bu eklenti, her biri için bir çeviri tanımlayan bir dönüşüm uygular.
dönüşümün alanını tanımlayan ızgara noktası., desteklenen
parametreler şunlardır:

sınır dışı = ayna; fabrika
görüntü enterpolasyonu sınır koşulları. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinebc

çekirdek = [bspline:d=3]; fabrika
görüntü enterpolatör çekirdeği. Desteklenen eklentiler için bkz.
EKLENTİLER: 1d/splinekernel

EKLENTİLER: 2ddönüşüm/yo

bbs 2B dönüşümlerin ikili (taşınamaz) serileştirilmiş GÇ'si

Tanınan dosya uzantıları: .bbs

veri havuzu Dahili veri havuzuna ve havuzdan sanal IO

Tanınan dosya uzantıları: .@

manzara 2B dönüşümlerin Vista depolaması

Tanınan dosya uzantıları: .v2dt

xml 2B dönüşümlerin XML serileştirilmiş IO'su

Tanınan dosya uzantıları: .x2dt

EKLENTİLER: 2dtransform/splinepenaltı

divcurl dönüşümde divcurl cezası, desteklenen parametreler şunlardır:

kıvırmak = 1; [0, inf) içinde yüzer
curl üzerinde ceza ağırlığı.

div = 1; [0, inf) içinde yüzer
sapma ceza ağırlığı.

norm = 0; bool
Cezanın görüntüye göre normalleştirilmesi gerekiyorsa 1'e ayarlayın
boyutu.

ağırlık = 1; yüzer (0, inf)
ceza enerjisinin ağırlığı.

EKLENTİLER: küçültücü/tek maliyet

GDA'lar Otomatik adım boyutu düzeltmeli gradyan inişi., desteklenen parametreler şunlardır:

ftolr = 0; [0, inf) çift
Kriterin göreli değişimi aşağıda ise dur..

maksimum adım = 2; çift ​​giriş (0, inf)
Maksimum mutlak adım boyutu.

maksiter = 200; [1, inf) içinde uint
Durdurma kriteri: maksimum yineleme sayısı.

min-adım = 0.1; çift ​​giriş (0, inf)
Minimum mutlak adım boyutu.

xtola = 0.01; [0, inf) çift
x'e uygulanan değişikliğin inf-normu bu değerin altındaysa dur.

gdsq İkinci dereceden adım tahmini ile gradyan inişi, desteklenen parametreler şunlardır:

ftolr = 0; [0, inf) çift
Kriterin göreli değişimi aşağıda ise dur..

gtola = 0; [0, inf) çift
Gradyanın inf-normu bu değerin altındaysa dur.

maksiter = 100; [1, inf) içinde uint
Durdurma kriteri: maksimum yineleme sayısı.

ölçek = 2; çift ​​giriş (1, inf)
Geri dönüş sabit adım boyutu ölçeklendirme.

adım = 0.1; çift ​​giriş (0, inf)
İlk adım boyutu.

xtola = 0; [0, inf) çift
x-update'in inf-normu bu değerin altındaysa dur.

gsl'nin GNU Bilimsel Kitaplığının multimin optimizerlerine dayalı optimize edici eklentisi
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, desteklenen parametreler şunlardır:

eps = 0.01; çift ​​giriş (0, inf)
gradyan tabanlı optimize ediciler: |grad| < eps, tek yönlü: ne zaman dur
tek yönlü boyut < eps..

süreç = 100; [1, inf) içinde uint
maksimum yineleme sayısı.

yeğlemek = gd; dikte
Kullanılacak özel optimize edici.. Desteklenen değerler:
bfg'ler - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (en verimli sürüm)
cg-fr - Flecher-Reeves eşlenik gradyan algoritması
gd - Dereceli alçalma.
simpleks - Nelder ve Mead'in Simplex algoritması
cg-pr - Polak-Ribiere eşlenik gradyan algoritması

adım = 0.001; çift ​​giriş (0, inf)
ilk adım boyutu.

tol = 0.1; çift ​​giriş (0, inf)
bazı tolerans parametreleri.

nlop Açıklama için NLOPT kitaplığını kullanan simge durumuna küçültücü algoritmaları
optimize ediciler lütfen bakın 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', desteklenen parametreler şunlardır:

ftola = 0; [0, inf) çift
Durdurma kriteri: Objektif değerin mutlak değişimi aşağıdadır.
Bu değer.

ftolr = 0; [0, inf) çift
Durdurma kriteri: Objektif değerin göreli değişimi aşağıdadır.
Bu değer.

daha yüksek = enf; çift
Daha yüksek sınır (tüm parametreler için eşittir).

yerel tercih = yok; dikte
ana için gerekli olabilecek yerel minimizasyon algoritması
minimizasyon algoritması.. Desteklenen değerler:
gn-orig-doğrudan-l - Dikdörtgenleri Bölme (orijinal uygulama,
yerel olarak önyargılı)
gn-doğrudan-l-noscal - Dikdörtgenleri Bölme (ölçeklenmemiş, yerel olarak önyargılı)
gn-isres - İyileştirilmiş Stokastik Sıralama Evrim Stratejisi
ld-tnewton - Kesik Newton
gn-doğrudan-l-rand - Dikdörtgenleri Bölme (yerel olarak önyargılı, rastgele)
ln-yeniuoa - Yinelemeli Olarak Türevsiz Kısıtlanmamış Optimizasyon
Oluşturulan Kuadratik Yaklaşım
gn-doğrudan-l-rand-noscale - Dikdörtgenleri Bölme (ölçeklenmemiş, yerel olarak
taraflı, rastgele)
gn-orig-doğrudan - Dikdörtgenleri Bölme (orijinal uygulama)
ld-tnewton-önkoşul - Ön Koşullu Kesilmiş Newton
ld-tnewton-yeniden başlatma - En dik inişli yeniden başlatma ile kesilmiş Newton
gn-doğrudan - Dikdörtgenleri Bölme
ln-eldermead - Nelder-Mead simpleks algoritması
In-cobyla - Doğrusal Yaklaşımla Kısıtlı Optimizasyon
gn-crs2-lm - Lokal Mutasyonlu Kontrollü Rastgele Arama
ld-var2 - Kaydırılmış Sınırlı-Bellek Değişken-Metrik, Sıra 2
ld-var1 - Kaydırılmış Sınırlı-Bellek Değişken-Metrik, Sıra 1
ld-mma - Asimptotları Taşıma Yöntemi
ld-lbfgs-nocedal - Hiçbiri
ld-lbfgs - Düşük depolamalı BFGS
gn-doğrudan-l - Dikdörtgenleri Bölme (yerel olarak taraflı)
Yok - algoritma belirtme
ln-bobyqa - Türevsiz Sınırlı Kısıtlı Optimizasyon
ln-sbplx - Nelder-Mead'in subplex varyantı
ln-newuoa-bağlı - Türevsiz Sınırlı Kısıtlı Optimizasyon
Yinelemeli Olarak Oluşturulan Kuadratik Yaklaşım
ln-praksis - Ana Eksen üzerinden Gradyansız Yerel Optimizasyon
Yöntem
gn-doğrudan-noscal - Dikdörtgenleri Bölme (ölçeklenmemiş)
ld-tnewton-precond-yeniden başlatma - Ön Koşullu Kesilmiş Newton
en dik iniş yeniden başlatma

alt = -inf; çift
Alt sınır (tüm parametreler için eşittir).

maksiter = 100; int [1, inf)
Durdurma kriteri: maksimum yineleme sayısı.

yeğlemek = ld-lbfgs; dikte
ana minimizasyon algoritması. Desteklenen değerler şunlardır:
gn-orig-doğrudan-l - Dikdörtgenleri Bölme (orijinal uygulama,
yerel olarak önyargılı)
g-mlsl-lds - Çok Düzeyli Tek Bağlantı (düşük tutarsızlık dizisi,
yerel gradyan tabanlı optimizasyon ve sınırlar gerektirir)
gn-doğrudan-l-noscal - Dikdörtgenleri Bölme (ölçeklenmemiş, yerel olarak önyargılı)
gn-isres - İyileştirilmiş Stokastik Sıralama Evrim Stratejisi
ld-tnewton - Kesik Newton
gn-doğrudan-l-rand - Dikdörtgenleri Bölme (yerel olarak önyargılı, rastgele)
ln-yeniuoa - Yinelemeli Olarak Türevsiz Kısıtlanmamış Optimizasyon
Oluşturulan Kuadratik Yaklaşım
gn-doğrudan-l-rand-noscale - Dikdörtgenleri Bölme (ölçeklenmemiş, yerel olarak
taraflı, rastgele)
gn-orig-doğrudan - Dikdörtgenleri Bölme (orijinal uygulama)
ld-tnewton-önkoşul - Ön Koşullu Kesilmiş Newton
ld-tnewton-yeniden başlatma - En dik inişli yeniden başlatma ile kesilmiş Newton
gn-doğrudan - Dikdörtgenleri Bölme
auglag-eq - Eşitlik kısıtlamaları ile artırılmış Lagrange algoritması
bir tek
ln-eldermead - Nelder-Mead simpleks algoritması
In-cobyla - Doğrusal Yaklaşımla Kısıtlı Optimizasyon
gn-crs2-lm - Lokal Mutasyonlu Kontrollü Rastgele Arama
ld-var2 - Kaydırılmış Sınırlı-Bellek Değişken-Metrik, Sıra 2
ld-var1 - Kaydırılmış Sınırlı-Bellek Değişken-Metrik, Sıra 1
ld-mma - Asimptotları Taşıma Yöntemi
ld-lbfgs-nocedal - Hiçbiri
g-mlsl - Çok Düzeyli Tek Bağlantı (yerel optimizasyon gerektirir ve
sınırlar)
ld-lbfgs - Düşük depolamalı BFGS
gn-doğrudan-l - Dikdörtgenleri Bölme (yerel olarak taraflı)
ln-bobyqa - Türevsiz Sınırlı Kısıtlı Optimizasyon
ln-sbplx - Nelder-Mead'in subplex varyantı
ln-newuoa-bağlı - Türevsiz Sınırlı Kısıtlı Optimizasyon
Yinelemeli Olarak Oluşturulan Kuadratik Yaklaşım
ağartma - Artırılmış Lagrange algoritması
ln-praksis - Ana Eksen üzerinden Gradyansız Yerel Optimizasyon
Yöntem
gn-doğrudan-noscal - Dikdörtgenleri Bölme (ölçeklenmemiş)
ld-tnewton-precond-yeniden başlatma - Ön Koşullu Kesilmiş Newton
en dik iniş yeniden başlatma
ld-slsqp - Sıralı En Küçük Kareler İkinci Dereceden Programlama

adım = 0; [0, inf) çift
Gradyansız yöntemler için ilk adım boyutu.

durdurmak = -inf; çift
Durdurma kriteri: fonksiyon değeri bu değerin altına düşer.

xtola = 0; [0, inf) çift
Durdurma kriteri: tüm x değerlerinin mutlak değişimi bunun altındadır
değeri.

xtolr = 0; [0, inf) çift
Durdurma kriteri: tüm x değerlerinin göreli değişimi bunun altındadır
değeri.

ÖRNEK

Katsayılı bir spline dönüşümü kullanarak görüntü test.v'yi görüntü ref.v'ye kaydedin
oranı 5 ve kayıtlı resmi reg.v'ye yazın. İki çoklu çözünürlük seviyesi kullanın, ssd olarak
görüntü maliyeti işlevi ve dönüşüm düzgünlüğü cezası olarak 10.0 ağırlıklı divcurl. NS
sonuçtaki dönüşüm reg.vf dosyasına kaydedilir.

mia-2dçoklu görüntü kaydı -o reg.vf -l 2
-f spline:oran=3,ceza=divcurl
resim:cost=ssd,src=test.v,ref=ref.v

YAZAR(lar)

Gert Wollny

TELİF HAKKI

Bu yazılımın Telif Hakkı (c) 1999‐2015 Leipzig, Almanya ve Madrid, İspanya'ya aittir. Gelir
KESİNLİKLE HİÇBİR GARANTİ YOKTUR ve GNU koşulları altında yeniden dağıtabilirsiniz.
GENEL KAMU LİSANSI Sürüm 3 (veya üstü). Daha fazla bilgi için programı şununla çalıştırın:
'--telif hakkı' seçeneği.

onworks.net hizmetlerini kullanarak mia-2dmultiimageregistration çevrimiçi kullanın