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MATLAB 中的IPT 支持以控制点为基础的点映射图像配准。一旦选出了足够的有效控制点，就可以利用IPT 函数来推导出实现某种映射关系的空间变换，以便控制这些点。

matlab的欧拉方法代码错误分析工具包 检查图像配准和跟踪错误的工具。 这个“工具箱”最初是我博士的代码集合，但是在matlab中还为NDI Aurora通信设置了其他一些最近的示例代码。 它尚未完全更新，但是最终该工具包将能够完全复制论文和已发表论文中的代码模拟。 显然，这早就该开始了，但仍在进行中。 Matlab /通讯 该文件夹包含用于使用Matlab与NDI Aurora系统进行通信的示例代码。 Matlab /数学 此文件夹包含用于线性变换，使用矩阵旋转，欧拉角和四元数的数学例程的集合。 在target_error模拟中还使用了一些注册例程。 Matlab /绘图 这包括有用的绘图例程的集合，以显示结果。 matlab /统计 收集结果分析中使用的统计方法。 matlab / target_error 目标误差模型和仿真包含三个主要的仿真区域。 各向异性和非均匀基准定位器误差（FLE）的估计目标配准误差（TRE） 给定最近的基准配准误差的估计值，对基准定位器误差进行估计 给定转换参数的不确定性，可以估算目标跟踪误差。 所有这些实验都记录在我的论文中，其中一些结果包含在各种发

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异源配准的特征描述符PIIFD，作者提供的源代码

b-样条配准matlab代码运动估计-压缩传感-MRI 该存储库包含JFPJ Abascal、P Montesinos、E Marinetto、J Pascau、M Desco论文中介绍的基于 B 样条的压缩感知 (SPLICS) 方法的 MATLAB 代码。 小动物研究中自门控心脏电影 MRI 的总变异与基于运动估计的压缩感知方法的比较。 PLOS ONE 9(10): e110594, 2014. DOI: SPLICS 通过将连续帧之间的运动建模到重建框架中来概括时空总变化 (ST-TV)。 使用基于分层 B 样条的非刚性配准方法估计运动。 SPLICS 解决了以下问题 其中第一项对应于 TV，T 是时间稀疏算子，F 是傅立叶变换，u 是重构图像，f 是欠采样数据。 使用 Split Bregman 公式可以有效地解决优化问题。 这个演示 此演示在心脏电影 MRI 数据上比较 TV、时空 TV 和 SPLICS。 此版本的 SPLICS 包括两个步骤：i) 根据先前的重建（在此示例中由 TV 给出的图像）估计运动，以构建编码运动的稀疏时间算子，ii) 考虑先前估计的运动算子的图像

针对同一场景的红外和可见光图像间一致特征难以提取和匹配的难题, 提出了一种在多尺度空间中基于边缘最优映
射的自动配准算法. 在由粗至细的尺度空间中, 算法分别采用仿射模型和投影模型作为参考图像和待配准图像间的空间变换
模型. 在每个尺度层上, 首先基于相位一致性方法提取两幅图像的边缘结构, 并在相应的空间变换模型下将在待配准图像中提
取的二值边缘映射到参考图像的边缘强度图上; 接着采用并行遗传算法寻找一组全局最优的模型参数, 使两幅图像间的结构
相似度最大. 在各层的寻优结束之后, 使用Powell 算法对全局寻优后的模型参数进行局部精化. 实验结果表明, 该算法能够充
分利用图像间的视觉相似结构, 有效地实现红外和可见光图像的自动配准.

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美国著名题库USACO的经典试题，配上测试数据和pascal的std标程。祝OIers在信息竞赛的道路上能走得远

针对互信息配准方法中目标函数因存在多极值而容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于萤火虫算法改进优化策略的互信息医学图像配准算法。该算法使用归一化互信息作为相似性测度,用萤火虫所处位置来表示配准参数,根据每个萤火虫的位置计算互信息函数值并将其作为当前萤火虫的亮度,通过亮度和吸引度的迭代更新来寻找互信息函数取最优解时的最佳配准参数。实验结果表明,该方法克服了互信息函数容易陷入局部最优的问题,有效地提高了配准精度。