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mia-2dmultiimageregistration - 云端在线

通过 Ubuntu Online、Fedora Online、Windows 在线模拟器或 MAC OS 在线模拟器在 OnWorks 免费托管服务提供商中运行 mia-2dmultiimageregistration

这是命令 mia-2dmultiimageregistration 可以使用我们的多个免费在线工作站之一在 OnWorks 免费托管服务提供商中运行,例如 Ubuntu Online、Fedora Online、Windows 在线模拟器或 MAC OS 在线模拟器

程序:

名称


mia-2dmultiimageregistration - 二维图像的非线性配准。

概要


mia-2d 多图像配准 -o [选项]

商品描述


mia-2d 多图像配准 该程序运行基于给定的非刚性注册
成本标准和给定的转换模型。 除了 mia-2dnonrigidreg 它没有
支持特定的命令行参数来提供图像。 相反,图像是
在定义成本函数时直接指定。 因此,图像配准可以是
执行同时优化多个图像对的对齐方式。 笔记,
但是,所有输入图像必须具有相同的尺寸(以像素为单位)

配置


-o --out-transform=(输出,需要); io
输出转换 有关支持的文件类型,请参阅 PLUGINS:2dtransform/io

-l --levels=3
多分辨率级别多分辨率级别

-O -​​-optimizer=gsl:opt=gd,step=0.1
Optimizer used for minimizationOptimizer used for minimization For
支持的插件见PLUGINS:minimizer/singlecost

-f --transForm=spline:rate=10,penalty=divcurl
转换类型转换类型有关支持的插件,请参阅
插件:2dimage/transform

帮助 & 详细信息
-V --verbose=警告
输出的详细程度,打印给定级别和更高优先级的消息。
从最低级别开始支持的优先级是:
info - 低级消息
追踪 - 函数调用跟踪
失败 - 报告测试失败
警告 - 警告
错误 - 报告错误
调试 - 调试输出
message - 普通消息
致命 - 只报告致命错误

- 版权
印刷版权信息

-h --帮助
打印此帮助

-? - 用法
打印一个简短的帮助

- 版
打印版本号并退出

加工
--线程=-1
用于处理的最大线程数,这个数字应该更低
或等于机器中逻辑处理器内核的数量。 (-1:
自动估计)。用于处理的最大线程数,这
number 应该小于或等于逻辑处理器内核的数量
机器。 (-1:自动估计)。

插件: 1d/样条bc


镜子 在边界上镜像的样条插值边界条件

(无参数)

重复 在边界处重复值的样条插值边界条件

(无参数)

样条插值边界条件假设外部值为零

(无参数)

插件: 一维/样条内核


样条 B-spline kernel创建,支持的参数有:

d = 3; [0, 5] 中的整数
样条度数。

妈妈们 OMoms-spline 内核创建,支持的参数有:

d = 3; [3, 3] 中的整数
样条度数。

插件: 2d图像/成本


公司 具有掩蔽支持的局部归一化互相关。,支持的参数
是:

w = 5; 输入 [1, 256]
用于评估局部十字的窗口的半宽
相关性。

LSD 最小二乘距离测量

(无参数)

mi 基于样条解析的互信息,支持的参数有:

= 0; 浮动在 [0, 40]
在高强度和低强度下切割的像素百分比
离群值。

宾士 = 64; 输入 [1, 256]
用于运动图像的直方图箱数。

内核 = [bspline:d=3]; 工厂
用于运动图像 parzen 直方图的样条内核。 对于支持的插件
见插件:1d/splinekernel

罗宾斯 = 64; 输入 [1, 256]
用于参考图像的直方图箱数。

内核 = [bspline:d=0]; 工厂
用于参考图像 parzen 直方图的样条内核。 对于支持的插件-
ins见PLUGINS:1d/splinekernel

NCC 归一化互相关。

(无参数)

ngf 该函数根据归一化梯度评估图像相似度
领域。 提供多种评估内核,支持的参数有:

评估 = ds; 字典
插件子类型。 支持的值是:
sq - 差的平方
ds - 尺度差的平方
- 标量乘积核
交叉 - 交叉产品内核

SSD 2D imaga cost:平方差之和,支持的参数有:

自动阈值 = 0; 浮动在 [0, 1000]
通过仅获取强度值来使用移动图像的自动屏蔽
到大于给定阈值的帐户。

规范 = 0; 布尔值
设置指标是否应按图像像素数进行归一化。

ssd-自动屏蔽
2D 图像成本:平方差的总和,基于给定的自动屏蔽
阈值,支持的参数有:

阈值 = 0; 双倍的
参考图像的阈值强度值。

阈值 = 0; 双倍的
源图像的阈值强度值。

插件: 2dimage/fullcost


图片 也处理多分辨率的广义图像相似性成本函数
加工。 实际的相似性度量被赋予 es 额外参数。,
支持的参数有:

成本 = 固态硬盘; 工厂
成本函数核。 有关支持的插件,请参阅 PLUGINS:2dimage/cost

调试 = 0; 布尔值
保存中间结果用于调试。

文献 =(输入,字符串)
参考图像。

SRC =(输入,字符串)
学习形象。

重量 = 1; 漂浮
成本函数的权重。

标签图像
映射两个图像的标签并处理标签的相似性成本函数
保留多分辨率处理,支持的参数有:

调试 = 0; [0, 1] 中的整数
将距离变换写入 3D 图像。

最大标签 = 256; [2, 32000] 中的整数
要考虑的最大标签数。

文献 =(输入,字符串)
参考图像。

SRC =(输入,字符串)
学习形象。

重量 = 1; 漂浮
成本函数的权重。

蒙面图像
广义掩码图像相似性成本函数也处理多
分辨率处理。 提供的面具应该是密集填充的区域
多分辨率处理,否则掩码信息可能会丢失
缩小图像时。 参考掩码和转换后的掩码
学习图像由二进制AND组合而成。 给出了实际的相似性度量
es 额外参数,支持的参数有:

成本 = 固态硬盘; 工厂
成本函数核。 有关支持的插件,请参阅
插件:2dimage/maskedcost

文献 =(输入,字符串)
参考图像。

参考掩码 =(输入,字符串)
参考图像掩码(二进制)。

SRC =(输入,字符串)
学习形象。

src-掩码 =(输入,字符串)
研究图像掩码(二进制)。

重量 = 1; 漂浮
成本函数的权重。

插件: 二维图像/IO


BMP BMP 2D 图像输入/输出支持

可识别的文件扩展名:.BMP、.bmp

支持的元素类型:
二进制数据,无符号 8 位,无符号 16 位

数据池 与内部数据池之间的虚拟 IO

可识别的文件扩展名:.@

迪康 DICOM 的 2D 图像 io

可识别的文件扩展名:.DCM、.dcm

支持的元素类型:
有符号 16 位,无符号 16 位

一个用于 OpenEXR 图像的 2dimage io 插件

可识别的文件扩展名:.EXR、.exr

支持的元素类型:
无符号 32 位,浮点 32 位

JPG 用于 jpeg 灰度图像的 2dimage io 插件

可识别的文件扩展名:.JPEG、.JPG、.jpeg、.jpg

支持的元素类型:
无符号 8 位

PNG 一个用于 png 图像的 2dimage io 插件

可识别的文件扩展名:.PNG、.png

支持的元素类型:
二进制数据,无符号 8 位,无符号 16 位

RAW 2D 图像输出支持

可识别的文件扩展名:.RAW、.raw

支持的元素类型:
二进制数据,有符号 8 位,无符号 8 位,有符号 16 位,无符号 16 位,
有符号 32 位、无符号 32 位、浮点 32 位、浮点 64


TIF TIFF 2D 图像输入/输出支持

可识别的文件扩展名:.TIF、.TIFF、.tif、.tiff

支持的元素类型:
二进制数据,无符号 8 位,无符号 16 位,无符号 32 位

远景 一个用于 vista 图像的 2dimage io 插件

可识别的文件扩展名:.V、.VISTA、.v、.vista

支持的元素类型:
二进制数据,有符号 8 位,无符号 8 位,有符号 16 位,无符号 16 位,
有符号 32 位、无符号 32 位、浮点 32 位、浮点 64


插件: 2dimage/maskedcost


公司 具有掩蔽支持的局部归一化互相关。,支持的参数
是:

w = 5; 输入 [1, 256]
用于评估局部十字的窗口的半宽
相关性。

mi 基于样条解析的带掩码的互信息,支持的参数有:

= 0; 浮动在 [0, 40]
在高强度和低强度下切割的像素百分比
离群值。

宾士 = 64; 输入 [1, 256]
用于运动图像的直方图箱数。

内核 = [bspline:d=3]; 工厂
用于运动图像 parzen 直方图的样条内核。 对于支持的插件
见插件:1d/splinekernel

罗宾斯 = 64; 输入 [1, 256]
用于参考图像的直方图箱数。

内核 = [bspline:d=0]; 工厂
用于参考图像 parzen 直方图的样条内核。 对于支持的插件-
ins见PLUGINS:1d/splinekernel

NCC 具有掩蔽支持的归一化互相关。

(无参数)

SSD 带掩蔽的平方差的总和。

(无参数)

插件: 2d 图像/变换


仿射 仿射变换(六自由度),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

硬性 刚性变换(即旋转和平移,三度
自由),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

旋转中心 = [[0,0]]; 2df向量
相对旋转中心,即<0.5,0.5>对应的中心
支持矩形。

回转 旋转变换(即围绕一个给定的中心旋转一度
自由),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

旋转中心 = [[0,0]]; 2df向量
相对旋转中心,即<0.5,0.5>对应的中心
支持矩形。

仿样 可以由一组 B 样条系数描述的自由形式变换
和一个底层的 B 样条内核,支持的参数是:

茴香酸 = [[0,0]]; 2df向量
以像素为单位的各向异性系数率,非正值将是
被 'rate' 值覆盖..

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

核心 = [bspline:d=3]; 工厂
转换样条内核.. 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

罚款 =; 工厂
变换惩罚项。 有关支持的插件,请参阅
插件:2dtransform/splinepenalty

= 10; 浮动在 [1, inf)
以像素为单位的各向同性系数率。

翻译 仅平移(两个自由度),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

vf 这个插件实现了一个转换,为每个定义了一个翻译
定义转换域的网格点。,支持
参数是:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

插件: 2d变换/io


BBS 2D 转换的二进制(不可移植)序列化 IO

可识别的文件扩展名:.bbs

数据池 与内部数据池之间的虚拟 IO

可识别的文件扩展名:.@

远景 2D 转换的 Vista 存储

可识别的文件扩展名:.v2dt

XML 2D 转换的 XML 序列化 IO

可识别的文件扩展名:.x2dt

插件: 2d变换/样条惩罚


卷曲 divcurl 对转换的惩罚,支持的参数是:

卷曲 = 1; 浮动在 [0, inf)
卷曲的惩罚权重。

DIV = 1; 浮动在 [0, inf)
分歧的惩罚权重。

规范 = 0; 布尔值
如果惩罚应该相对于图像进行归一化,则设置为 1
大小。

重量 = 1; 浮在 (0, inf)
惩罚能量的权重。

插件: 最小化/单一成本


达斯 带自动步长校正的梯度下降,支持的参数有:

ftolr = 0; 加倍 [0, inf)
如果标准的相对变化低于..

最大步长 = 2; 双输入 (0, inf)
最大绝对步长。

马克西特 = 200; 输入 [1, inf)
停止准则:最大迭代次数。

最小步 = 0.1; 双输入 (0, inf)
最小绝对步长。

托拉 = 0.01; 加倍 [0, inf)
如果应用于 x 的更改的 inf 范数低于此值,则停止。

粤港澳大湾区 带二次步长估计的梯度下降,支持的参数有:

ftolr = 0; 加倍 [0, inf)
如果标准的相对变化低于..

格托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
如果梯度的 inf 范数低于此值,则停止。

马克西特 = 100; 输入 [1, inf)
停止准则:最大迭代次数。

规模 = 2; 双输入 (1, inf)
回退固定步长缩放。

= 0.1; 双输入 (0, inf)
初始步长。

托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
如果 x-update 的 inf 范数低于此值,则停止。

国标 基于 GNU 科学库的 multimin 优化器的优化器插件
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/,支持的参数有:

每股收益 = 0.01; 双输入 (0, inf)
基于梯度的优化器:在 |grad| 时停止< eps,单工:停止时
单纯形尺寸 < eps..

ITER = 100; 输入 [1, inf)
最大迭代次数。

选择 = GD; 字典
要使用的特定优化器.. 支持的值是:
bfgs - 布罗伊登-弗莱彻-戈德法布-香恩
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann(最有效的版本)
CG-FR - Flecher-Reeves 共轭梯度算法
gd - 梯度下降。
- Nelder 和 Mead 的单纯形算法
CG-PR - Polak-Ribiere 共轭梯度算法

= 0.001; 双输入 (0, inf)
初始步长。

TOL = 0.1; 双输入 (0, inf)
一些容差参数。

没有 使用 NLOPT 库的最小化算法,用于描述
优化器请参阅'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms',支持的参数有:

托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:目标值的绝对变化低于
这个值。

ftolr = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:目标值的相对变化低于
这个值。

更高 = inf; 双倍的
更高的边界(对所有参数都相等)。

本地选择 = 无; 字典
主要可能需要的局部最小化算法
最小化算法.. 支持的值是:
gn-orig-直接-l - 分割矩形(原始实现,
局部偏向)
gn-直接-l-noscal - 分割矩形(未缩放,局部偏置)
gn-isres - 改进的随机排名演化策略
牛顿 - 截断牛顿
gn-direct-l-rand - 分割矩形(局部偏置,随机)
新华 - 通过迭代进行无导数无约束优化
构造二次近似
gn-direct-l-rand-noscale - 分割矩形(未缩放,局部
有偏见的,随机的)
gn-orig-direct - 分割矩形(原始实现)
ld-tnewton-precond - 预处理截断牛顿
ld-tnewton-重启 - 用最速下降重新开始截断牛顿
gn-直接 - 分割矩形
内尔德米德 - Nelder-Mead 单纯形算法
眼镜蛇 - 线性逼近的约束优化
gn-crs2-lm - 带有局部变异的受控随机搜索
ld-var2 - 移位的有限内存变量度量,等级 2
ld-var1 - 移位的有限内存变量度量,等级 1
ld-mma - 移动渐近线的方法
ld-lbfgs-nocedal - 没有任何
ld-lbfgs ‐ 低存储 BFGS
gn-直接-l - 分割矩形(局部偏置)
没有 - 不要指定算法
恩波比卡 - 无导数有界约束优化
ln-sbpx - Nelder-Mead 的 Subplex 变体
新的绑定 - 无导数有界约束优化
迭代构造的二次近似
实践 - 通过主轴的无梯度局部优化
选项
gn-直接-noscal - 分割矩形(未缩放)
ld-tnewton-precond-重新启动 - 预处理截断牛顿与
最速下降重启

降低 = -inf; 双倍的
下边界(对所有参数都相等)。

马克西特 = 100; int in [1, inf)
停止准则:最大迭代次数。

选择 = ld-lbfgs; 字典
主要的最小化算法。 支持的值是:
gn-orig-直接-l - 分割矩形(原始实现,
局部偏向)
g-mlsl-lds ‐ 多级单联动(低差异序列,
需要基于局部梯度的优化和边界)
gn-直接-l-noscal - 分割矩形(未缩放,局部偏置)
gn-isres - 改进的随机排名演化策略
牛顿 - 截断牛顿
gn-direct-l-rand - 分割矩形(局部偏置,随机)
新华 - 通过迭代进行无导数无约束优化
构造二次近似
gn-direct-l-rand-noscale - 分割矩形(未缩放,局部
有偏见的,随机的)
gn-orig-direct - 分割矩形(原始实现)
ld-tnewton-precond - 预处理截断牛顿
ld-tnewton-重启 - 用最速下降重新开始截断牛顿
gn-直接 - 分割矩形
奥拉格-eq - 具有等式约束的增广拉格朗日算法
仅由
内尔德米德 - Nelder-Mead 单纯形算法
眼镜蛇 - 线性逼近的约束优化
gn-crs2-lm - 带有局部变异的受控随机搜索
ld-var2 - 移位的有限内存变量度量,等级 2
ld-var1 - 移位的有限内存变量度量,等级 1
ld-mma - 移动渐近线的方法
ld-lbfgs-nocedal - 没有任何
g-mlsl ‐ 多级单联动(需要局部优化和
界)
ld-lbfgs ‐ 低存储 BFGS
gn-直接-l - 分割矩形(局部偏置)
恩波比卡 - 无导数有界约束优化
ln-sbpx - Nelder-Mead 的 Subplex 变体
新的绑定 - 无导数有界约束优化
迭代构造的二次近似
奥格拉格 - 增广拉格朗日算法
实践 - 通过主轴的无梯度局部优化
选项
gn-直接-noscal - 分割矩形(未缩放)
ld-tnewton-precond-重新启动 - 预处理截断牛顿与
最速下降重启
ld-slsqp ‐ 顺序最小二乘二次规划

= 0; 加倍 [0, inf)
无梯度方法的初始步长。

停止 = -inf; 双倍的
停止准则:函数值低于该值。

托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:所有 x 值的绝对变化都低于此
计算值。

xtolr = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:所有 x 值的相对变化都低于此
计算值。


使用带系数的样条变换将图像 test.v 注册到图像 ref.v
速率为 5 并将注册图像写入 reg.v。 使用两个多分辨率级别,ssd 作为
图像成本函数和 divcurl 加权 10.0 作为转换平滑度惩罚。 这
结果转换保存在 reg.vf 中。

mia-2dmultiimageregistration -o reg.vf -l 2
-f 样条:率=3,罚分=divcurl
图像:成本=ssd,src=test.v,ref=ref.v

作者


格特·沃尔尼

版权


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绝对没有保证,您可以根据 GNU 的条款重新分发它
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选项“--版权”。

使用 onworks.net 服务在线使用 mia-2dmultiimageregistration


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