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Fourier-Mellin Transform for Image Registration

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简介：
Fourier-Mellin变换是一种用于图像配准的强大技术，通过结合傅立叶变换和梅林变换实现尺度、旋转和平移不变性，广泛应用于医学影像处理及计算机视觉领域。 傅立叶梅林变换的图像配准算法，用matlab实现，包含测试图片，简单高效。

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  • Fourier-Mellin Transform for Image Registration
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    Fourier-Mellin变换是一种用于图像配准的强大技术，通过结合傅立叶变换和梅林变换实现尺度、旋转和平移不变性，广泛应用于医学影像处理及计算机视觉领域。 傅立叶梅林变换的图像配准算法，用matlab实现，包含测试图片，简单高效。
     
  • Scaled Fourier Transform Simulation
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    本研究提出了一种缩放傅里叶变换模拟方法，通过优化算法和高效计算技术，实现了大规模数据集上的快速频谱分析，适用于信号处理、图像识别等领域的复杂问题求解。 变尺度傅里叶变换（scaled Fourier transform simulation）在雷达信号处理中广泛应用，并且对于理解其原理，《数字信号处理》一书中的CZT部分讲解非常详细。这种技术在Keystone等多种徙动校正应用中起到了关键作用。
     
  • Diffeomorphic Log-Demons Image Registration: Applying the Algorithm for 2D...
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    本研究介绍了一种基于Log-Demons算法的微分同胚图像配准方法，并探讨了其在二维医学影像上的应用效果。 提供使用微分纯对数恶魔算法进行2D和3D图像配准的简单Matlab代码，以帮助理解Demons算法。欢迎任何评论或改进意见。
     
  • Algorithms and Applications of Fast Fourier Transform
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    本论文探讨了快速傅里叶变换（FFT）算法及其在信号处理、图像压缩和数据加密等领域的应用，深入分析了其高效计算原理和技术优势。 《快速傅里叶变换——算法与应用》一书由K.R. Rao、D.N. Kim 和 J.-J. Hwang撰写，并于2010年由Springer Netherlands出版社出版，属于Signals and Communication Technology系列的第一版。 本书介绍了快速傅里叶变换（FFT）的基本原理。它涵盖了FFT技术、频域滤波以及在视频和音频信号处理中的应用。随着通信、语音与图像处理等相关领域的发展迅速推进，作为数字信号处理中不可或缺的一部分，FFT得到了广泛应用。因此，对于教师和学生来说，一本介绍最新FFT主题的书籍需求迫切。 《快速傅里叶变换——算法与应用》一书详细解释了重要的或最新的FFT技术，并采用了现代的方法如MATLAB示例和项目来更好地理解各种FFT的应用。本书旨在帮助高级本科生、研究生、工程师及科研人员了解并有效运用FFTs到各自领域中，既可作为教材也可作为参考书籍。 书中通过许多图表、框图以及图形直观地解释了快速算法的概念，并提供了新的MATLAB函数与源代码。内容无需读者具备FFT的先验知识即可理解。本书适合任何希望对最新发展及应用有所了解的专业人士阅读，同时也为计划在该领域进行基础实现或研究开发工作的工程师提供了一个良好的参考。 目录包括： - 前言 - 引言 - 离散傅里叶变换 - 快速算法 - 整数快速傅里叶变换 - 二维离散傅里叶变换 - 向量基2DFFT算法 - 非均匀DFT - 应用案例 - 尾页
     
  • 图像配准（Image Registration）
    优质
    图像配准是指将不同时间、视角或传感器获取的图像对齐，以确保它们可以准确叠加和比较的过程，在医学影像分析、遥感及计算机视觉等领域有广泛应用。 学习Image Registration（图像配准）吧。
     
  • Brighams Fast Fourier Transform and Its Applications
    优质
    《E. Brighams 快速傅里叶变换及其应用》一书详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法及其在信号处理、通信工程等领域的广泛应用。 《Fast Fourier Transform and Its Applications》1988年由E. Brigham编写（作者）。该书为英文扫描版，清晰度一般但基本可读，并带有详细书签和目录。
     
  • Image Registration and GUI in MATLAB: 图像配准与MATLAB GUI
    优质
    本教程深入介绍如何使用MATLAB进行图像配准及创建用户界面。通过实例演示，帮助学习者掌握图像处理和交互式应用开发技能。适合初学者快速上手。 编写一个GUI用于医学图像的配准（参考书籍：《图像配准技术及其Matlab编程实现》）。
     
  • Multisignal Wavelet Transform Decomposition for Feature Extraction...
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    本文提出了一种基于多信号小波变换分解的特征提取方法，旨在有效处理和分析复杂信号数据，提高模式识别与信息处理性能。 一个 MATLAB 函数用于从每个节点的小波变换系数中提取五类特征：能量、方差、标准差、波形长度和熵。您可以根据需要修改或添加其他类型的特征。请注意，此代码的运行需依赖小波工具箱。
     
  • FDA for Semantic Segmentation in the Fourier Domain
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    本文提出了一种在傅里叶域进行语义分割的新方法，利用FDA（傅里叶域适应）技术，有效提升了图像分割任务中的模型性能和泛化能力。 FDA（傅里叶域自适应）是一种用于语义分割的技术，并且是2020年CVPR论文的Pytorch实现版本。通过使用傅里叶变换，该技术能够轻松地调整不同领域的样式特征而无需深入网络或对抗训练。 下面是推荐的傅里叶域自适应方法流程： 步骤1：对源图像和目标图像应用FFT（快速傅立叶变换）。 步骤2：将源幅度中的低频部分替换为目标幅度中的相应部分。 步骤3：在修改后的源频率谱上执行逆FFT，以生成最终的调整结果。 使用示例： 可以通过运行以下命令来演示FDA的效果： ``` python3 FDA_demo.py ``` 这是域适应的一个实例。例如，在从GTA5到CityScapes的数据集转换过程中应用了FDA技术（β参数设为0.01）。 为了实现Sim2Real Adaptation，可以使用单个beta值运行以下命令： ``` python3 train.py --snapshot-dir=../checkpoints/FDA--init-weights=../checkpoints/FDA/ ```
     
  • 连续傅里叶变换的MATLAB代码-MATLAB-Fourier-Transform-示例：MATLAB-...
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    本资源提供了一套用于实现连续傅里叶变换的MATLAB代码示例。通过这些示例，用户可以学习如何在MATLAB中应用傅里叶变换进行信号分析和处理。 我在大学里接受了傅立叶变换的作业，并为此编写了MATLAB代码。 Q1：编写一个内置的MATLAB函数来计算连续时间信号x(t)的傅里叶变换。 Q2：编写MATLAB程序，以找到当0