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2D形状的非刚性配准：此软件运用曲率信息确定最佳变形以匹配2D曲线 - MATLAB开发

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简介：
本MATLAB项目提供了一种基于曲率分析的方法，用于实现二维形状的非刚性配准。通过计算和比较目标与参考轮廓的曲率特征，该工具能精确地调整并优化形状之间的对齐效果。 此代码用于在两组点之间进行非刚性配准。采用自由形式变形（FFD）技术对源点（数据）上的变化建模，以使其更接近目标点（模型）。该方法利用形状边界中的曲率信息来进行建模。您可以在SDM-FFD文件夹中找到DEMO.m示例文件，并加载bunny_set.mat或其他数据集来运行算法。如果使用此代码，请引用以下论文：Mohammad Rouhani和Angel Domingo Sappa的《非刚性形状配准：单一线性最小二乘框架》，发表于ECCV (7) 2012: 264-277。

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  • 2D形状的非刚性配准：此软件运用曲率信息确定最佳变形以匹配2D曲线 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种基于曲率分析的方法，用于实现二维形状的非刚性配准。通过计算和比较目标与参考轮廓的曲率特征，该工具能精确地调整并优化形状之间的对齐效果。 此代码用于在两组点之间进行非刚性配准。采用自由形式变形（FFD）技术对源点（数据）上的变化建模，以使其更接近目标点（模型）。该方法利用形状边界中的曲率信息来进行建模。您可以在SDM-FFD文件夹中找到DEMO.m示例文件，并加载bunny_set.mat或其他数据集来运行算法。如果使用此代码，请引用以下论文：Mohammad Rouhani和Angel Domingo Sappa的《非刚性形状配准：单一线性最小二乘框架》，发表于ECCV (7) 2012: 264-277。
     
  • 2D 曲线的曲率与法线：基于点集的精确计算-MATLAB实现
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    本文介绍了利用MATLAB进行二维曲线曲率和法线精确计算的方法，通过分析离散点集数据来推导连续曲线特性。 LineCurvature2D 函数用于计算二维线的曲率。它首先将多边形拟合到点上，然后从这些多边形解析出曲率值。 函数定义如下： K = LineCurvature2D(顶点, 线) 输入参数包括： - 顶点：AM x 2 的线点列表。 - （可选）Lines : AN x 2 的线段列表，按顶点索引（如果没有设置，默认为 Lines=[1 2; 3 4 ; ... ; M-1 M]） 输出结果是曲率值： K : M x 1 曲率值。 另一个相关函数 LineNormals2D 计算给定线的法线。它使用每条线或轮廓点的相邻点，并在端点处进行前向和后向差分。 N = LineNormals2D(V, L) 输入参数包括： - V : 一个包含所有顶点/角点的列表，格式为 2 x M - （可选）Lines: AN x 2 的线段列表，按顶点索引（如果没有设置，默认为 Lines=[1 2; 3 4 ; ... ; M-1 M]） 输出结果是： N : 每个顶点的法向量，格式为 2 x M。
     
  • 形状匹配
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    《形状匹配》是一款结合数学与艺术思维的游戏应用。玩家通过旋转、调整各种几何图形来拼合特定图案，旨在锻炼空间想象能力和逻辑思维技巧。适合所有年龄段的人士挑战自我和享受创造的乐趣。 基于边缘的模板匹配算法实现涉及利用图像中的边缘特征来进行模板或模式匹配。这种方法通过识别和比较目标对象的关键边界轮廓来提高匹配的准确性和效率。
     
  • MATLAB中的非刚性配准
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    非刚性配准是利用MATLAB软件进行图像处理的一种技术，它允许对变形或弯曲的对象之间的对应关系进行精确匹配和分析。 基于马尔科夫随机场的非刚性配准方法有详细的 MATLAB 代码实现。
     
  • Non-Rigid ICP：表面非刚性配准-MATLAB开发
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    Non-Rigid ICP: 表面非刚性配准 是一个用于实现三维模型间非刚体对齐的MATLAB工具，适用于需要处理变形或弯曲物体的研究和应用。 该函数将源/模板网格非刚性地变形为第二个目标网格。nonrigidICP 是主要使用的文件，需要输入网格的顶点和面数据。示例 1 处理闭合网格，示例 2 则处理不完整的网格，包括目标和源。提供了两个版本（v1 和 v2）。v1 版本在表面变形时以 RB 中心为基准，在边界框内进行变形的则是 v2 版本。参考文献：Emmanuel A. Audenaert、Jan Van Houcke、Diogo F. Almeida、Lena Paelinck、M. Peiffer、Gunther Steenackers 和 Dirk Vandermeulen (2019)：基于级联统计形状模型的 CT 全下肢分割，计算机方法生物力学与生物医学工程。
     
  • TransferAlignment.zip_传递对准_Matlab程序_导航匹配_姿态_挠曲变形
    优质
    本资源提供了一个Matlab程序包，用于实现转移对准技术在导航匹配中的应用，特别适用于分析和校正姿态及挠曲变形问题。 导航领域的传递对准算法结合了考虑挠曲变形的速度与姿态匹配方法。
     
  • MATLAB开发——多模态非刚性图像配准算法
    优质
    本项目专注于利用MATLAB开发先进的多模态非刚性图像配准算法，旨在提高不同成像模式间医学影像的一致性和融合精度。通过优化迭代过程和相似性度量方法，我们的研究力求在计算效率与准确性之间达到最佳平衡，从而为临床诊断提供更精确的视觉信息。 在图像处理领域，图像配准是一项关键技术，用于将不同来源、模态或时间点的图像对齐以进行分析、比较或融合。尤其在医学影像分析中，多模态非刚性图像配准尤为重要，因为它能处理来自CT、MRI和PET等多种设备的数据，并考虑组织变形和形状变化。 本项目主要关注使用MATLAB开发用于多模态非刚性图像配准的算法。MATLAB是一款强大的编程环境，在数值计算与科学可视化方面表现优秀，因此在图像处理及计算机视觉领域被广泛采用。该项目中利用MATLAB实现DEMON（Deformable demons）算法，这是一种基于水平集方法的非刚性配准技术，通过梯度场推断图像间的形变。 `register_images.m` 和 `register_volumes.m` 可能是处理二维和三维图像的核心脚本。前者用于平面图象对齐，后者则针对体积数据进行操作。这些脚本包括初始化、迭代优化及结果验证等步骤以确保不同图像之间的精确匹配。 `basic_demon_example.m` 很可能提供DEMON算法基本用法的示例代码，帮助初学者理解和应用该技术。通过运行此示例，用户可直观看到如何处理图像配准问题。 `compile_c_files.m` 可能指示MATLAB调用C语言编写的底层函数以提升计算性能，在图像配准中尤为重要。特别是在处理大型数据集时，性能优化是关键所在。借助MATLAB的MEX功能将CC++代码集成到环境中可以加速计算密集型任务。 `functions_affine` 文件夹可能包含实现仿射变换的函数，这是图像配准预处理步骤的一部分，用于调整图像尺度、旋转和平移以匹配相同坐标框架。 `literature` 文件夹可能包括相关研究文献和参考资料帮助用户深入理解DEMON算法及其他技术细节。 `images` 文件夹则可能存放测试用图象数据供脚本使用并展示配准效果验证结果准确性。 最后，`functions` 和 `functions_nonrigid` 文件夹分别提供通用函数与非刚性变换相关函数。后者通常涉及更复杂的数学模型如泊松方程和B-spline插值以模拟物体局部变形情况。 总之，此MATLAB项目为实现多模态非刚性图像配准提供了全面框架特别是DEMON算法的应用场景覆盖从基础仿射调整到高级非刚性校正及性能优化等各方面内容。对于从事相关研究与开发工作的专业人士来说极具参考价值。
     
  • 在3D三角形网格上计算曲率：求解3D曲面三角形的主曲率 - MATLAB开发
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    本项目提供了一种方法，在3D三角形网格上高效地计算每个顶点处的主曲率，适用于复杂几何形状分析。通过MATLAB实现，便于科研和工程应用。 用于计算三角形网格上主曲率的函数基于局部（N=1）邻域元素与顶点来获取曲率近似值。请注意，当前版本中曲率方向尚未正确计算；一旦该问题得到解决，将发布更新版本。 对于那些相邻三角形数量较少、从而导致参与计算的顶点也相对稀少的情况，算法会扩展至更大的局部区域以提高准确性。参考文献包括： 1. Chen 和 Schmitt (1992) 的《表面三角测量中的内在特性》 2. 董等人(2005) 在 JZUS 上发表的《三角网格曲率估计》 此代码依赖于以下例程：buildInverseTriangulation.m & removeDO.m。最初由大卫·格林加斯编写。 该描述未包含任何联系方式或网址链接，且完全忠实于原文意图进行重写。
     
  • 二维变换以对齐移动与固定图像：从刚性变换至预条件配准-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB实现二维变换算法，旨在精确地将移动图像对齐到固定图像。涵盖刚性变换及预条件配准技术，适用于医学影像处理等领域。 请从 Matlab Central 中较早的 InSPIRE 包下载。