形变配准Demo

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node-mongo-registration-login-api 用于用户管理，身份验证和注册的NodeJS + MongoDB API 有关文档和说明，请访问

完整中英版Qi Product Registration Manual( Qi产品注册手册）。

提出了一种用于空间配准和多目标跟踪（MTT）的扩展产品多传感器基数化概率假设密度（PM-CPHD）滤波器。 目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。 蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好； （ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。

In landmark-based image registration, estimating the landmark correspondence plays an important role. In this letter, a novel landmark correspondence estimation technique using mean shift algorithm is proposed. Image corner points are detected as landmarks and mean shift iterations are adopted to find the most probable corresponding point positions in two images. Mutual information between intensity of two local regions is computed to eliminate mis-matching points. Multi-level estimation (MLE) t

Multi-individual Mammographic Image Registration Based on Global-local Integrated Transformations

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