mia-2dmultiimageregistration - онлайн у хмарі

ПРОГРАМА:

ІМ'Я

mia-2dmultiimageregistration - Нелінійна реєстрація 2D-зображень.

СИНТАКСИС

mia-2d, реєстрація кількох зображень -o [параметри]

ОПИС

mia-2d, реєстрація кількох зображень Ця програма виконує нежорстку реєстрацію на основі заданого
критерії вартості та задана модель трансформації. Крім mia-2dnonrigidreg це не так
підтримка певних параметрів командного рядка для надання зображень. Натомість зображення є
безпосередньо вказується при визначенні функції вартості. Отже, реєстрація зображень може бути
виконані, які оптимізують вирівнювання більше ніж однієї пари зображень одночасно. Примітка,
однак усі вхідні зображення повинні мати однаковий розмір (у пікселях)

ВАРІАНТИ

-o --out-transform=(вихід, обов'язковий); io
перетворення вихідних даних. Щоб дізнатися про підтримувані типи файлів, див. ПЛАГІНИ:2dtransform/io

-l --рівні=3
Рівні з багатьма роздільною здатністю Рівні з багатьма роздільною здатністю

-O --optimizer=gsl:opt=gd,step=0.1
Оптимізатор, що використовується для мінімізації. Оптимізатор, що використовується для мінімізації For
підтримувані плагіни див. PLUGINS:minimizer/singlecost

-f --transForm=spline:rate=10, penalty=divcurl
Тип трансформаціїТип трансформації. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ:2dimage/transform

Документи & інформація
-V --verbose=попередження
детальність виводу, друк повідомлень заданого рівня та вищих пріоритетів.
Підтримувані пріоритети, починаючи з найнижчого рівня:
інформація - Повідомлення низького рівня
простежувати ‐ Трасування виклику функції
невдача - Повідомляйте про помилки тестування
попередження - Попередження
помилка - Повідомити про помилки
відлагоджувати ‐ Вихід налагодження
повідомлення - Звичайні повідомлення
фатальний - Повідомляйте лише про фатальні помилки

-- авторське право
роздрукувати інформацію про авторські права

-h --допомога
роздрукувати цю довідку

-? --використання
надрукувати коротку довідку

-- версія
надрукувати номер версії та вийти

Обробка
--threads=-1
Максимальна кількість потоків для обробки, це число має бути меншим
або дорівнює кількості ядер логічного процесора в машині. (-1:
автоматична оцінка).Максимальна кількість потоків для обробки,Це
число має бути меншим або дорівнювати кількості ядер логічного процесора в
машина. (-1: автоматична оцінка).

ПЛАГІНИ: 1d/splinebc

дзеркало Граничні умови сплайн-інтерполяції, що дзеркально відображаються на межі

(без параметрів)

повторювати Граничні умови сплайн-інтерполяції, що повторює значення на межі

(без параметрів)

нуль Граничні умови сплайн-інтерполяції, які передбачають нуль для значень за межами

(без параметрів)

ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

bspline Створення ядра B-сплайна, підтримувані параметри:

d = 3; int в [0, 5]
Ступінь сплайна.

омомс Створення ядра OMoms-spline, підтримувані параметри:

d = 3; int в [3, 3]
Ступінь сплайна.

ПЛАГІНИ: 2dimage/вартість

lncc локальна нормована перехресна кореляція з підтримкою маскування, підтримувані параметри
є:

w = 5; uint в [1, 256]
половину ширини вікна, що використовується для оцінки локалізованого хреста
кореляція.

LsD Міра відстані за найменшими квадратами

(без параметрів)

mi Взаємна інформація на основі парзену сплайнів, підтримувані параметри:

вирізати = 0; float у [0, 40]
Відсоток пікселів для вирізання з високою і низькою інтенсивністю для видалення
викиди.

mbins = 64; uint в [1, 256]
Кількість блоків гістограми, що використовуються для рухомого зображення.

mkernel = [bspline:d=3]; фабрика
Сплайн-ядро для рухомого зображення parzen hinstogram. Для підтримуваних плагінів
див. ПЛАГІНИ:1d/splinekernel

bins = 64; uint в [1, 256]
Кількість блоків гістограми, що використовуються для еталонного зображення.

rkernel = [bspline:d=0]; фабрика
Сплайн-ядро для еталонного зображення parzen hinstogram. Для підтримуваних штекерів-
ins див. ПЛАГІНИ:1d/splinekernel

nCC нормалізована перехресна кореляція.

(без параметрів)

ngf Ця функція оцінює схожість зображення на основі нормалізованого градієнта
поля. Доступні різні ядра оцінки, підтримувані параметри:

евал = ds; дикт
підтип плагіна. Підтримувані значення:
sq - квадрат різниці
ds – квадрат масштабованої різниці
точка ‐ ядро ​​скалярного добутку
перетинати - перехресне ядро ​​продукту

SSD Вартість 2D-imaga: сума квадратів різниць, підтримувані параметри:

автообмолот = 0; float у [0, 1000]
Використовуйте автоматичне маскування рухомого зображення, приймаючи лише значення інтенсивності
в обліковий запис, які перевищують заданий поріг.

норма = 0; bool
Укажіть, чи слід нормалізувати показник за кількістю пікселів зображення.

ssd-автомаска
Вартість 2D-зображення: сума квадратів різниць, з автоматичним маскуванням на основі заданого
порогові значення, підтримувані параметри:

rthresh = 0; подвійний
Порогове значення інтенсивності для еталонного зображення.

молоти = 0; подвійний
Порогове значення інтенсивності для вихідного зображення.

ПЛАГІНИ: 2dimage/повна вартість

зображення Функція узагальненої вартості подібності зображень, яка також обробляє багатороздільну здатність
обробка. Фактична міра подібності надається як додатковий параметр.,
підтримувані параметри:

коштувати = ssd; фабрика
Ядро функції вартості. Щоб дізнатися про підтримувані плагіни, див. ПЛАГІНИ:2dimage/cost

відлагоджувати = 0; bool
Збережіть проміжні результати для налагодження.

посилання =(вхід, рядок)
Довідкове зображення.

SRC =(вхід, рядок)
Дослідження зображення.

вага = 1; плавати
вага функції витрат.

зображення етикетки
Функція вартості подібності, яка зіставляє етикетки двох зображень і обробляє етикетки
зберігаючи обробку з багатьма роздільною здатністю., підтримувані параметри:

відлагоджувати = 0; int в [0, 1]
запис відстані перетворюється на 3D зображення.

maxlabel = 256; int в [2, 32000]
максимальна кількість міток для розгляду.

посилання =(вхід, рядок)
Довідкове зображення.

SRC =(вхід, рядок)
Дослідження зображення.

вага = 1; плавати
вага функції витрат.

замасковане зображення
Узагальнена функція вартості подібності замаскованих зображень, яка також обробляє багато-
обробка дозволу. Надані маски повинні бути щільно заповнені області
обробка з багатьма роздільною здатністю, тому що в іншому випадку інформація маски може бути втрачена
при зменшенні масштабу зображення. Посилальна маска та перетворена маска
Досліджувані зображення об'єднуються за допомогою двійкового І. Наведено фактичну міру подібності
Це додатковий параметр., підтримувані параметри:

коштувати = ssd; фабрика
Ядро функції вартості. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ:2dimage/maskedcost

посилання =(вхід, рядок)
Довідкове зображення.

реф-маска =(вхід, рядок)
Маска опорного зображення (двійкова).

SRC =(вхід, рядок)
Дослідження зображення.

src-маска =(вхід, рядок)
Маска зображення (двійкова).

вага = 1; плавати
вага функції витрат.

ПЛАГІНИ: 2dimage/io

bmp Підтримка введення/виведення 2D-зображень BMP

Розпізнані розширення файлів: .BMP, .bmp

Підтримувані типи елементів:
двійкові дані, 8 біт без знаку, 16 біт без знака

пул даних Віртуальний IO до та з внутрішнього пулу даних

Розпізнані розширення файлів: .@

dicom 2D зображення io для DICOM

Розпізнані розширення файлів: .DCM, .dcm

Підтримувані типи елементів:
зі знаком 16 біт, без знаку 16 біт

exr плагін 2dimage io для зображень OpenEXR

Розпізнані розширення файлів: .EXR, .exr

Підтримувані типи елементів:
без знака 32 біт, з плаваючою комою 32 біт

JPG плагін 2dimage io для зображень у відтінках сірого jpeg

Розпізнані розширення файлів: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Підтримувані типи елементів:
8 біт без знака

PNG плагін 2dimage io для зображень PNG

Розпізнані розширення файлів: .PNG, .png

Підтримувані типи елементів:
двійкові дані, 8 біт без знаку, 16 біт без знака

сировина Підтримка виведення 2D-зображень RAW

Розпізнані розширення файлів: .RAW, .raw

Підтримувані типи елементів:
двійкові дані, 8 біт зі знаком, 8 біт без знака, 16 біт зі знаком, 16 біт без знака,
32 біт зі знаком, 32 біт без знаку, 32 біт з плаваючою комою, 64 з плаваючою комою
біт

tif Підтримка введення/виведення 2D-зображень TIFF

Розпізнані розширення файлів: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Підтримувані типи елементів:
двійкові дані, 8 біт без знаку, 16 біт без знака, 32 біт без знака

перспектива плагін 2dimage io для зображень Vista

Розпізнані розширення файлів: .V, .VISTA, .v, .vista

Підтримувані типи елементів:
двійкові дані, 8 біт зі знаком, 8 біт без знака, 16 біт зі знаком, 16 біт без знака,
32 біт зі знаком, 32 біт без знаку, 32 біт з плаваючою комою, 64 з плаваючою комою
біт

ПЛАГІНИ: 2dimage/maskedcost

lncc локальна нормована перехресна кореляція з підтримкою маскування, підтримувані параметри
є:

w = 5; uint в [1, 256]
половину ширини вікна, що використовується для оцінки локалізованого хреста
кореляція.

mi Взаємна інформація на основі парзена сплайнів із маскуванням. Підтримувані параметри:

вирізати = 0; float у [0, 40]
Відсоток пікселів для вирізання з високою і низькою інтенсивністю для видалення
викиди.

mbins = 64; uint в [1, 256]
Кількість блоків гістограми, що використовуються для рухомого зображення.

mkernel = [bspline:d=3]; фабрика
Сплайн-ядро для рухомого зображення parzen hinstogram. Для підтримуваних плагінів
див. ПЛАГІНИ:1d/splinekernel

bins = 64; uint в [1, 256]
Кількість блоків гістограми, що використовуються для еталонного зображення.

rkernel = [bspline:d=0]; фабрика
Сплайн-ядро для еталонного зображення parzen hinstogram. Для підтримуваних штекерів-
ins див. ПЛАГІНИ:1d/splinekernel

nCC нормалізована перехресна кореляція з підтримкою маскування.

(без параметрів)

SSD Сума квадратів різниць із маскуванням.

(без параметрів)

ПЛАГІНИ: 2dimage/transform

афінний Афінне перетворення (шість ступенів свободи), підтримувані параметри:

imgboundary = дзеркало; фабрика
граничні умови інтерполяції зображення. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; фабрика
ядро інтерполятора зображень. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

жорсткий Жорсткі перетворення (тобто поворот і переміщення, три ступені
свобода), підтримувані параметри:

imgboundary = дзеркало; фабрика
граничні умови інтерполяції зображення. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; фабрика
ядро інтерполятора зображень. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

гниль-центр = [[0,0]]; 2dfвектор
Відносний центр обертання, тобто <0.5,0.5> відповідає центру
опорний прямокутник.

обертання Перетворення обертання (тобто обертання навколо даного центру на один градус
свобода), підтримувані параметри:

imgboundary = дзеркало; фабрика
граничні умови інтерполяції зображення. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; фабрика
ядро інтерполятора зображень. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

гниль-центр = [[0,0]]; 2dfвектор
Відносний центр обертання, тобто <0.5,0.5> відповідає центру
опорний прямокутник.

сплайн Перетворення довільної форми, яке можна описати набором коефіцієнтів B-сплайнів
і базове ядро ​​B-сплайна, підтримувані параметри:

анізорувати = [[0,0]]; 2dfвектор
коефіцієнт анізотропності в пікселях, недодатні значення будуть
замінено значенням "ставка".

imgboundary = дзеркало; фабрика
граничні умови інтерполяції зображення. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; фабрика
ядро інтерполятора зображень. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

ядро = [bspline:d=3]; фабрика
ядро сплайну трансформації. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

штраф = ; фабрика
Термін покарання за трансформацію. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 2dtransform/splinepenalty

швидкість = 10; float в [1, inf)
коефіцієнт ізотропності в пікселях.

переводити Тільки переклад (два ступені свободи), підтримувані параметри:

imgboundary = дзеркало; фабрика
граничні умови інтерполяції зображення. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; фабрика
ядро інтерполятора зображень. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

vf Цей плагін реалізує перетворення, яке визначає переклад для кожного
точка сітки, що визначає область перетворення., підтримується
параметри:

imgboundary = дзеркало; фабрика
граничні умови інтерполяції зображення. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinebc

imgkernel = [bspline:d=3]; фабрика
ядро інтерполятора зображень. Про підтримувані плагіни див
ПЛАГІНИ: 1d/splinekernel

ПЛАГІНИ: 2dtransform/io

BBS Бінарний (непереносний) серійний ввод-ввод із тривимірних перетворень

Розпізнані розширення файлів: .bbs

пул даних Віртуальний IO до та з внутрішнього пулу даних

Розпізнані розширення файлів: .@

перспектива Сховище 2D-перетворень Vista

Розпізнані розширення файлів: .v2dt

XML XML серіалізований IO тривимірних перетворень

Розпізнані розширення файлів: .x2dt

ПЛАГІНИ: 2d-перетворення/splinepenalty

divcurl покарання divcurl на перетворення, підтримувані параметри:

витися = 1; float в [0, inf)
штрафна вага на локони.

DIV = 1; float в [0, inf)
вага штрафу за розбіжність.

норма = 0; bool
Встановіть 1, якщо штраф потрібно нормалізувати щодо зображення
розмір.

вага = 1; плавати в (0, inf)
вага штрафної енергії.

ПЛАГІНИ: мінімізер/одна вартість

gdas Градієнтний спуск з автоматичною корекцією розміру кроку, підтримувані параметри:

ftolr = 0; подвоїти в [0, inf)
Зупинити, якщо відносна зміна критерію нижче.

максимальний крок = 2; подвоїти (0, inf)
Максимальний абсолютний розмір кроку.

максітер = 200; uint в [1, inf)
Критерій зупинки: максимальна кількість ітерацій.

хв-крок = 0.1; подвоїти (0, inf)
Мінімальний абсолютний розмір кроку.

xtola = 0.01; подвоїти в [0, inf)
Зупиняється, якщо inf-норма зміни, застосованої до x, нижче цього значення.

gdsq Градієнтний спуск з квадратичною оцінкою кроку, підтримувані параметри:

ftolr = 0; подвоїти в [0, inf)
Зупинити, якщо відносна зміна критерію нижче.

gtola = 0; подвоїти в [0, inf)
Зупинити, якщо inf-норма градієнта нижче цього значення.

максітер = 100; uint в [1, inf)
Критерій зупинки: максимальна кількість ітерацій.

масштаб = 2; подвоїти (1, inf)
Запасне фіксоване масштабування розміру кроку.

крок = 0.1; подвоїти (0, inf)
Розмір початкового кроку.

xtola = 0; подвоїти в [0, inf)
Зупинити, якщо inf-норма x-update нижче цього значення.

gsl плагін оптимізатора, заснований на оптимізаторах multimin з Наукової бібліотеки GNU
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, підтримувані параметри:

прибуток на акцію = 0.01; подвоїти (0, inf)
оптимізатори на основі градієнта: зупиняються, коли |grad| < eps, симплекс: зупинитися, коли
симплексний розмір < eps..

ітер = 100; uint в [1, inf)
максимальна кількість ітерацій.

вибирати = gd; дикт
Конкретний оптимізатор, який буде використовуватися. Підтримувані значення:
bfgs - Бройден-Флетчер-Голдфарб-Шенн
bfgs2 ‐ Бройден-Флетчер-Голдфарб-Шенн (найефективніша версія)
cg-fr ‐ Алгоритм спряженого градієнта Флечера-Рівза
gd - Градієнтний спуск.
симплекс - Симплексний алгоритм Нелдера і Міда
cg-pr ‐ Алгоритм спряженого градієнта Полака-Ріб’єра

крок = 0.001; подвоїти (0, inf)
початковий розмір кроку.

тол = 0.1; подвоїти (0, inf)
деякий параметр допуску.

nlopt Алгоритми мінімізатора, що використовують бібліотеку NLOPT, для опису
оптимізатори див.http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', підтримувані параметри:

фтола = 0; подвоїти в [0, inf)
Критерій зупинки: абсолютна зміна цільового значення нижче
це значення.

ftolr = 0; подвоїти в [0, inf)
Критерій зупинки: відносна зміна цільового значення нижче
це значення.

вище = inf; подвійний
Вища межа (рівна для всіх параметрів).

місцевий-опт = немає; dict
локальний алгоритм мінімізації, який може знадобитися для основного
алгоритм мінімізації. Підтримувані значення:
gn-orig-direct-l ‐ Поділ прямокутників (оригінальна реалізація,
локально упереджений)
gn-прямий-l-noscal ‐ Поділ прямокутників (немасштабований, локально зміщений)
гн-ісрес ‐ Покращена стратегія розвитку стохастичного рейтингу
ld-ньютон ‐ Усічений Ньютон
gn-прямий-l-rand ‐ Поділ прямокутників (локально упереджений, рандомізований)
ln-newuoa ‐ Безпохідна оптимізація без обмежень шляхом ітерації
Побудовано квадратичне наближення
gn-прямий-l-rand-noscale ‐ Поділ прямокутників (немасштабований, локально
упереджений, рандомізований)
gn-orig-direct - Поділ прямокутників (оригінальна реалізація)
ld-тнютон-попередня ‐ Попередньо обумовлений усічений Ньютон
ld-tnewton-restart ‐ Усічений Ньютон із перезапуском із найкрутішим спуском
gn-прямий - Ділення прямокутників
Ін-нелдермід - Симплексний алгоритм Нелдера-Міда
лн-кобила ‐ Оптимізація з обмеженнями за допомогою лінійної апроксимації
gn-crs2-lm ‐ Контрольований випадковий пошук з локальною мутацією
ld-var2 ‐ Змінена метрика змінної обмеженої пам’яті, ранг 2
ld-var1 ‐ Змінена метрика змінної обмеженої пам’яті, ранг 1
ld-mma ‐ Метод переміщення асимптот
ld-lbfgs-nocedal - Жодного
ld-lbfgs ‐ BFGS з низьким вмістом
gn-прямий-l ‐ Поділ прямокутників (локально зміщений)
ніхто - не вказувати алгоритм
ln-bobyqa ‐ Оптимізація з обмеженими обмеженнями без похідних
ln-sbplx ‐ Субплексний варіант Nelder-Mead
ln-newuoa зв'язаний ‐ Оптимізація з обмеженими обмеженнями без похідних
Ітеративно побудоване квадратичне наближення
ln-praxis ‐ Локальна оптимізація без градієнтів через головну вісь
Метод
gn-прямо-носальний - Ділення прямокутників (без масштабу)
ld-tnewton-precond-restart ‐ Попередньо обумовлений усічений Ньютон з
перезапуск з найкрутішим спуском

знизити = -inf; подвійний
Нижня межа (рівна для всіх параметрів).

максітер = 100; int в [1, inf)
Критерій зупинки: максимальна кількість ітерацій.

вибирати = ld-lbfgs; дикт
основний алгоритм мінімізації. Підтримувані значення:
gn-orig-direct-l ‐ Поділ прямокутників (оригінальна реалізація,
локально упереджений)
g-mlsl-lds ‐ Багаторівнева одноланкова зв’язка (послідовність з низькою невідповідністю,
потрібна оптимізація та межі на основі локального градієнта)
gn-прямий-l-noscal ‐ Поділ прямокутників (немасштабований, локально зміщений)
гн-ісрес ‐ Покращена стратегія розвитку стохастичного рейтингу
ld-ньютон ‐ Усічений Ньютон
gn-прямий-l-rand ‐ Поділ прямокутників (локально упереджений, рандомізований)
ln-newuoa ‐ Безпохідна оптимізація без обмежень шляхом ітерації
Побудовано квадратичне наближення
gn-прямий-l-rand-noscale ‐ Поділ прямокутників (немасштабований, локально
упереджений, рандомізований)
gn-orig-direct - Поділ прямокутників (оригінальна реалізація)
ld-тнютон-попередня ‐ Попередньо обумовлений усічений Ньютон
ld-tnewton-restart ‐ Усічений Ньютон із перезапуском із найкрутішим спуском
gn-прямий - Ділення прямокутників
ауглаг-екв ‐ Розширений алгоритм Лагранжа з обмеженнями рівності
тільки
Ін-нелдермід - Симплексний алгоритм Нелдера-Міда
лн-кобила ‐ Оптимізація з обмеженнями за допомогою лінійної апроксимації
gn-crs2-lm ‐ Контрольований випадковий пошук з локальною мутацією
ld-var2 ‐ Змінена метрика змінної обмеженої пам’яті, ранг 2
ld-var1 ‐ Змінена метрика змінної обмеженої пам’яті, ранг 1
ld-mma ‐ Метод переміщення асимптот
ld-lbfgs-nocedal - Жодного
g-mlsl ‐ Багаторівнева однозв’язка (вимагають локальної оптимізації та
межі)
ld-lbfgs ‐ BFGS з низьким вмістом
gn-прямий-l ‐ Поділ прямокутників (локально зміщений)
ln-bobyqa ‐ Оптимізація з обмеженими обмеженнями без похідних
ln-sbplx ‐ Субплексний варіант Nelder-Mead
ln-newuoa зв'язаний ‐ Оптимізація з обмеженими обмеженнями без похідних
Ітеративно побудоване квадратичне наближення
ауглаг - Розширений алгоритм Лагранжа
ln-praxis ‐ Локальна оптимізація без градієнтів через головну вісь
Метод
gn-прямо-носальний - Ділення прямокутників (без масштабу)
ld-tnewton-precond-restart ‐ Попередньо обумовлений усічений Ньютон з
перезапуск з найкрутішим спуском
ld-slsqp ‐ Послідовне квадратичне програмування за методом найменших квадратів

крок = 0; подвоїти в [0, inf)
Початковий розмір кроку для методів без градієнта.

СТОП = -inf; подвійний
Критерій зупинки: значення функції падає нижче цього значення.

xtola = 0; подвоїти в [0, inf)
Критерій зупинки: абсолютна зміна всіх значень x нижче цього
value.

xtolr = 0; подвоїти в [0, inf)
Критерій зупинки: відносна зміна всіх значень x нижче цього
value.

приклад

Зареєструйте зображення test.v до зображення ref.v за допомогою сплайн-перетворення з коефіцієнтом
ставка 5 і запишіть зареєстроване зображення в рег.в. Використовуйте два рівні роздільної здатності, ssd as
функція вартості зображення та divcurl, зважені 10.0 як послаблення плавності перетворення. The
отримане перетворення зберігається в reg.vf.

mia-2dmultiimageregistration -o reg.vf -l 2
-f сплайн: швидкість = 3, пенальті = divcurl
image:cost=ssd,src=test.v,ref=ref.v

АВТОР(и)

Герт Волний

АВТОРСЬКЕ

Авторське право на це програмне забезпечення (c) 1999-2015, Лейпциг, Німеччина та Мадрид, Іспанія. Воно приходить
без АБСОЛЮТНО НІ ГАРАНТІЙ, і ви можете розповсюджувати його відповідно до умов GNU
ЗАГАЛЬНА ПУБЛІЧНА ЛІЦЕНЗІЯ Версія 3 (або новіша). Для отримання додаткової інформації запустіть програму за допомогою
параметр '--copyright'.

Використовуйте mia-2dmultiimageregistration онлайн за допомогою служб onworks.net