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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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matlab - アフィン変換の適切な初期推定を使用して、2D イメージを 3D ボリュームに厳密に登録します。

私は 3D ボリュームと 2D 画像、および 2 つの間の近似マッピング (ねじれのないアフィン変換、既知のスケーリング、回転と平行移動はほぼ既知であり、フィッティングが必要です) を持っています。このマッピングにエラーがあり、さらに 2D 画像を 3D ボリュームに登録したいためです。以前に登録用のコードを書いたことはありませんが、これを解決するプログラムやコードが見つからないため、試してみたいと思います。お互いの情報を最適化するのが登録の基準だと思います。2 つの画像の強度が等しくないため、これも適していると思います。そこで、変換用の関数、相互情報量用の関数、最適化用の関数を作成する必要があると思います。

記事に基づいて、2 年前の mathworksスレッドでいくつかの Matlab コードを見つけました。OPは、彼女がコードを機能させることができたと報告していますが、彼女がそれをどのように行ったかは正確にはわかりません。また、matlab の IP パッケージには実装がありますが、私はそのパッケージを持っておらず、オクターブに相当するものはないようです。SPMは matlab を使用し、登録を実装したプログラムですが、2d to 3d の登録には対応していません。ファイル交換には、相互情報を使用して 2 つの 2D 画像を登録する力ずくの方法があります。

彼女がしているのは、多平面再構成関数と類似度/エラー関数を最小化アルゴリズムに渡すことです。しかし、詳細はよくわかりません。たぶん、最初からやり直す方が良いでしょう:

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matlab - 画像登録に lsqcurvefit を使用するにはどうすればよいですか?

「lsqcurvefit」を使用してこれらの 2 つの画像を登録する必要があります。「imregister」を使用できることはわかっていますが、Matlab で「lsqcurvefit」を使用して独自の登録を使用したいと考えています。私の画像はガウス分布に従っています。どのように提供すればよいかについては十分に文書化されていません。誰かが私を詳細に助けることができますか?

イメージ レジストレーションは、アフィンを使用してソース イメージをターゲット イメージにマッピングするプロセスの繰り返しです。強度ベース レジストレーションを使用したいのですが、画像のすべてのボクセルを使用します。したがって、これら2つの画像をできるだけ合わせる必要があります。

ありがとう

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image - RGB固定画像を使用したMatlab cpselect

RGBで両方の画像(動画像と参照画像)を表示する機能を備えたcpselect matlabツール(または同様のツール)を使用できるようにしたいと思います(RGBで動画像とグレースケールで参照画像しか見ることができませんでした) .

誰かがこれをサポートするこのツールの代替手段を教えてくれますか、とにかく両方の画像を cpselect の rgb で表示できるようにすることができますか?

前もって感謝します。

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python - 2 つの配列間のシフトを計算する簡単な方法は? パイソン

2 つの dicom 画像があり、以下のコードを使用して画像の平均二乗誤差を計算できます。ただし、ある画像を別の画像と比較すると固有のずれが生じる可能性があります (イメージャーの位置がわずかにずれている場合)。2 つの numpy 配列のシフトを計算する簡単な方法はありますか?

配列を各方向に数ピクセルずつシフトし、最小 MSQ を計算してみました。ただし、これは十分に堅牢ではありません。ヘルプやアドバイスをいただければ幸いです。

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matlab - MATLAB 等値面の頂点は、ボリュームとの対応を調整します

MATLAB の等値面関数について質問があります。

オブジェクト A を表すマスク (bw ボリューム) とオブジェクト B を表すサーフェス (頂点と面) があるとします。オブジェクト A とオブジェクト B は同じものの異なる表現であることがわかっています。したがって、それらを登録したいと思います。

ここで、レジストレーション アルゴリズムは、最初の推測 T' から始まる特定の変換 T を返します。最初の推測を手動で評価するには、次のようにします。

ここで、最初の推定値は、2 つのサーフェスがほぼ重なるまで手動で変更したアフィン行列です。この時点で、登録アルゴリズムが来て残りの処理を行います。

問題は、ポイント クラウド (オブジェクト B から生成されたもの、以下のコードを参照) に変換を適用すると、結果が意味をなさないことです! 変換行列がランダムに生成されたようなものです!