微分同构对数恶魔算法通过变形场的优化和恶魔力场的计算,实现了高效的2D和3D图像配准,是医学影像和科学研究中的重要工具之一。 2 运行结果部分代码: % Demons Registration % % Simple matlab code for 2D image registration using the diffeomorphic log-demons algorithm % Code is provided in order to help the...
表23DMatch基准上的,3D配准结果。 图33DMatch基准测试的定性结果。通过匹配局部3D描述符,提出的方法能够成功地在不同具有挑战性的场景中对齐片段对,而3DMatch (Zeng et al. 2017)在几何存在歧义的情况下失败。 图4:2D-3D位置识别任务的结果。 LCD-D256,LCD-D128和LCD-D64表示具有不同维度的描述符 有效的同...
基于特征的配准是从两个或者多个匹配的 2D 或 3D点的集合中估计运动的问 题。 一、使用最小二乘的 20 配准 给定匹配的特征点集合{Xi,x′i}{Xi,xi′}和以下形式的平面参数变换: x′=f(x;p)x′=f(x;p) 为了最好地估计运动参数 ,常用的方法是最小二乘法,也就是最小化残差平方和。 对于不同的变换...
将配准从2D场景扩展到3D场景。 上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架,并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外,该框架本质上与VoxelMorph框架相同。 本周,我的任务是将该实现扩展到3D,并在一个包含150个T1-weighted扫描的小数据集上进行试验。通过对现...
将配准从2D场景扩展到3D场景。 上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架,并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外,该框架本质上与VoxelMorph框架相同。 本周,我的任务是将该实现扩展到3D,并在一个包含150个T...
不同模态之间的配准,即来自摄像机的2D图像和LiDAR的3D点云之间的配准,是计算机视觉和机器人领域中的关键任务。先前的方法通过匹配神经网络学习到的点和像素模式来估计2D-3D对应关系,并使用 Perspective-n-Points(PnP)在后处理阶段估计刚性变换。然而这些方法在将点和像素鲁棒地映射到共享的潜在空间方面存在困难,因为点...
在2D-3D配准中,初始位姿估计方法的选择对配准结果具有重要影响。一个好的初始位姿估计方法能够有效地缩小搜索空间,提高匹配的准确性和鲁棒性。研究者们一直在探索各种初始位姿估计方法,旨在提高配准的效率和精度。 三、 常用的初始位姿估计方法 1. 特征点对齐法 特征点对齐法是一种常见的初始位姿估计方法,它通过在二...
2D3D图像配准是指将2D图像与3D模型进行精确定位,解决2D图像和3D模型在尺度、位姿和形状等方面的不匹配问题。2D3D图像配准技术可以应用于医疗影像诊断、航空航天、机器人技术、游戏制作等多个领域,在这些领域中取得了重要的应用价值。2D3D图像配准技术的关键是相似性测度和优化算法。现有的相似性测度和优化算法各具特点...
2D-3D医学图像配准算法主要包括以下4个步骤.1)变换模型:通过不断改变CT图像的6个位姿,投影得到不同的DRR图像,用于优化算法寻找最佳位姿参数;2)图像边缘提取:基于边缘检测算法提取图像边缘信息;3)相似性测度:计算空间变换后生成的DRR图像与...
将配准从2D场景扩展到3D场景。 上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架,并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外,该框架本质上与VoxelMorph框架相同。 本周,我的任务是将该实现扩展到3D,并在一个包含150个T1-weighted扫描的小数据集上进行试验。通过对现...