2011-05-25 17:21 非刚性图像配准 matlab简单示例 demons算法, % Clean clc; clear all; close all; % Compile the mex files %compile_c_files % Read two images I1=im2double(imread('ssftrinew1.png'));  I2=im2double(imread('ssftri.png')); % Set static and moving image S=I

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示

这个算是ICP算法中的一个关键步骤,单独拿出来看一下. 算法流程如下: 1.首先得到同名点集P和X. 2.计算P和X的均值up和ux. 3.由P和X构造协方差矩阵sigma. 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q. 5.计算Q的特征值与特征向量.其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q. 6.通过四元数q得到旋转矩阵R. 7.根据R计算最佳平移向量qr. 具体公式我就不贴图了,可以参考这篇“ICP算法在点云配准中的应用”论文的3.1节. 处理效果如下: 原始点集: 其中蓝点为原

阻塞IO与非阻塞IO 通常情况下的Socket都是阻塞式的, 程序的输入输出都会让当前线程进入阻塞状态, 因此服务器需要为每一个客户端都创建一个线程. 从JAVA1.4开始引入了NIO API, NIO可以实现非阻塞IO, 这样就可以使用一个线程处理所有的客户请求. 基于NIO的非阻塞Socket通信 服务器将用来监听客户端请求的channel注册到selector上,启动一个线程,使用selector的select()获取求情的客户端的channel数量, 当监听到有客户端请求时,就通过Sel

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

本次课程主题为<基于LC-MS的非靶向代谢组学>,主要分为代谢组学简介.代谢组学技术简介.非靶向代谢组学方法和数据采集.非靶向代谢组学数据分析和代谢物结构鉴定几个方面. 一.代谢组简介 基因组学--What can happen:转录组学--What appears to be happening:蛋白组学--What make it happen:代谢组学--What has happened and is happening,这里代谢组反映的是整个生命体最末端的活动,比如产生能量.物质等.

为啥闲呢,因为work干完了. 为啥补档呢,因为有新work了. 呃,因为新work让人自闭. 我现在干完了两部分.一是把最近邻的部分迁移过来. 二是求法向. 首先是给三个点,就能确定平面——因为是三角面片,也不太会有三点共线. 法向量垂直于平面,也就垂直于三个顶点之间构成的向量. (x1-x2,y1-y2,z1-z2)垂直于法向量: (x1-x3,y1-y3,z1-z3)垂直于法向量. 所以就是一个不定方程: 所以我们规定法向量z坐标为1——如果它不为0的话. 如果z坐标为零,我们规定y坐标为

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/find.html?searchHighlight=find&s_tid=doc_srchtitle find 查找非零元素的索引和值 全页折叠 语法 k = find(X) k = find(X,n) k = find(X,n,direction) [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___)   说明 示例 k = find(X) 返回一个包含数组 X 中每个

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

AQS AQS概述 ​ AbstractQueuedSynchronizer抽象队列同步器简称AQS,它是实现同步器的基础组件,juc下面Lock的实现以及一些并发工具类就是通过AQS来实现的,这里我们通过AQS的类图先看一下大概,下面我们总结一下AQS的实现原理.先看看AQS的类图. ​ (1)AQS是一个通过内置的FIFO双向队列来完成线程的排队工作(内部通过结点head和tail记录队首和队尾元素,元素的结点类型为Node类型,后面我们会看到Node的具体构造). /*等待队列的队首结点(

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 五常大米好吃! 哈哈哈,是不你总买五常大米,其实五常和榆树是挨着的,榆树大米也好吃,榆树还是天下第一粮仓呢!但是五常出名,所以只认识五常. 为什么提这个呢,因为阿里不允许使用 Executors 创建线程池!其他很多大厂也不允许,这么创建的话,控制不好会出现OOM. 好,本篇就带你学习四种线程池的不同使用方式.业务场景应用以及如何监控线程. 二.面试题 谢飞机,小记!,上次从面试官

前置知识:socket非阻塞函数(socket.setblocking(False)),简单多线程编程 代码示例: 1. 单线程非阻塞版本: 服务端: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import socket import os import sys import time import traceback reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") def socketInit(HOST,P

<span style="font-size:18px;">% 函数微分学 % 函数微分学难比功能区,中的积分函数的性质整体叙述性说明.在某些时候差描述叙事的斜率功能 % 由于很难鉴别是,,特别是对实验获得的数据进行微分,这样的情况下 % 最好用最小二乘曲线拟合这样的数据.然后对多项式进行微分 % 1.使用diff()求解数值微分 % diff(x) % x为向量,所得值为[x(2)-x(1),x(3)-x(2),x(4)-x(3)...] % x是矩阵.得到矩阵的差分 %

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同

  图像配准(Image Registration)是计算机视觉中的基本步骤.在本文中,我们首先介绍基于OpenCV的方法,然后介绍深度学习的方法. 什么是图像配准 图像配准就是找到一幅图像像素到另一幅图像像素间的空间映射关系.这些图像可以是不同时间(多时间配准),不同传感器在不同地方拍摄(多模式配准).这些图像之间的空间关系可以是刚性(rigid)^1(平移和旋转),仿射(affine)^2(例如剪切),单应性^3(homographies)或复杂的大变形模型(complex large de

在计算机视觉和模式识别中,点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程.寻找这种变换的目的主要包括:1.将多个数据集合并为一个全局统一的模型:2.将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态.点集的获取可以是来自于3D扫描仪或测距仪的原始数据,在图像处理和图像配准中,点集也可以是通过从图像中提取获得的一组特征(例如角点检测). 点集配准研究的问题可以概括如下:假设{M,S}是空间Rd中的两个点集,我们要寻找一种变换T,或者说是一种从Rd 空间到Rd 空间的映射,将其作用于点集M后

https://mp.weixin.qq.com/s/I-rNwgXHEtwgdpkWzKtVXw 摘要 新一代增强现实技术需要依赖可视计算理论与方法解决大尺度复杂环境下的场景建模.内容生成.感知交互三个关键科学问题.本文从以上三个方面,介绍了面向增强现实的可视计算技术的主要研究进展.其中,场景建模主要涉及复杂场景定位.重建与建模,包括同时定位与地图构建.场景几何与材质精确重建与数字化.实时高质量动态环境重建等:内容生成主要涉及视觉一致性驱动的高逼真度虚实融合,包括场景渲染参数估计.虚拟物体嵌入

"一切可以被控制的对象,都需要被数学量化" 这是笔者从事多年研发工作得出的道理,无论是车辆控制,机器人控制,飞机控制,还是无人机控制,所有和机械运动相关的控制,如果不能被很好的数学量化,那么将不会被很好的控制. 因为工作需要,笔者曾拜访过很多无人机研发公司,高校和研究所.发现大多数无人机研发公司的研发手段,相较于国外,还很初级.基本都是嵌入式开发居多,侧重于驱动的修改,飞行逻辑的修改.我认为这算不上是严格的无人机开发.因为大多数公司,都没有给被控对象(无人机),建立完整的数学模型.只是

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配