registration 第3页

open3d可视化对应点连线

目录写在前面准备修改源码Registration.hRegistration.cpp使用编译与使用参考完写在前面1、本文内容open3d点云配准时，添加点对连线，用于可视化当前的correspondences2

诺有缸的高飞鸟·2023-01-16 11:24

论文阅读笔记(16)---2022 CVPR Geometric Transformer for Fast and Robust Point Cloud Registration

参考链接参考链接研究背景求解点云配准的主要方法可以分为基于correspondence和直接求解的。correspondence分为keypoint-based和detection-free两类。而直接求解的可以分为ICP的思路（soft-correspondence和可微分的SVD）,以及直接回归一个transformation。直接求解的方法在大数据场景集上效果不好。关键贡献本文认为点云配准中

打着灯笼摸黑·2023-01-15 14:55

医学图像配准：A Rigid Registration Method in TEVAR

ARigidRegistrationMethodinTEVARTEVAR中的一种刚性配准方法摘要Sincethemappingrelationshipbetweendefinitizedintra-interventional2DX-rayandundefinedpre-interventional3DComputedTomography(CT)isuncertain,auxiliaryposit

北方骑马的萝卜·2023-01-08 06:32

VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration论文阅读(图像配准的)

VoxelMorph[vksmɔːf]:ALearningFrameworkforDeformableMedicalImageRegistration一个可变形的医学图像配准的学习框架–深度学习配准的经典方法Abstract亮点：我们通过卷积神经网络(CNN)对函数进行参数化，并在一组图像上优化神经网络的参数。训练策略(损失函数)：在第一种(无监督)设置中，我们训练模型以最大化基于图像强度的标准图

生命苦短必须喜感·2023-01-06 16:56

[CVPR 2020] RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features

零、概要论文:RPM-Net:RobustPointMatchingusingLearnedFeaturestag:CVPR2020;registration代码:https://github.com/

zhulf0804·2023-01-06 09:59

【论文笔记】点云配准 PointNetLK: Robust & Efficient Point Cloud Registration using PointNet CVPR 2019

CMU，富士通，ArgoAI代码地址：地址reference：链接本文针对点云配准的问题，提出PointNetLK.核心思想:把点云＄P_T＄和PSP_SPS通过PointNet网络映射到和ϕ(PT)和ϕ(PS)\phi(P_T)和\phi(P_S)ϕ(PT)和ϕ(PS)，目标是找出一个刚性变换G使得ϕ(PT)=ϕ(G⋅PS)\phi(P_{T})=\phi(G\cdotP_{S})ϕ(PT)=ϕ

phy12321·2023-01-06 09:23

pycharm出现gym.error.DeprecatedEnv: Env Pendulum-v0 not found (valid versions include [‘Pendulum-v1‘])

self.group,[]):Traceback(mostrecentcalllast):File"E:\Soft\miniconda\envs\py\lib\site-packages\gym\envs\registration.py

StarryHuangx·2023-01-05 13:55

MySQL 两张表数据合并的实现

`bigdata_qiye`(`id`bigint(64)NOTNULLCOMMENT'主键',`tenant_id`varchar(12)DEFAULT'000000'COMMENT'租户ID',`registration_type

·2023-01-05 10:55

核磁数据处理之配准标准模板

说到registration,就必须要首先介绍一下模板.由于人脑存在个体差异,扫描时候的图像在空间中的坐标也不同,研究时必须要首先消除个体差异,统一坐标,也就是需要将被试人员的大脑全部”订正/配准”到标准模板上

lxy_Alex·2023-01-01 10:51

FSL——FLIRT使用配准与降采样 registration and resample

FSL——FLIRT使用配准与降采样registrationandresampleflirt命令可以用于配准和降采样，最近接触到了这个命令，决定学习一下Usage:flirt[options]-in-ref-outflirt[options]-in-ref-omatflirt[options]-in-ref-applyxfm-init-outAvailableoptionsare:-in(node

Luschka·2023-01-01 10:51

基于强化学习的图像配准 - Image Registration: Reinforcement Learning Approaches

配准定义给定参考图像I_f和浮动图像I_m，所谓的配准就是寻找一个图像变换T，将浮动图像I_m变换到和I_f相同的坐标空间下，使得两个图像中对应的点处于同一坐标下，从而达到信息聚合的目的。在医学图像配准中，最常见的例子便是将同一个部位的CT图像变换移动到与MRI图像的位置相同，如下图：而配准又分为刚性配准（rigidregistration）和非刚性配准（non-rigidregistration

qq_20448873·2022-12-27 10:10

【论文笔记】On 2D-3D Image Feature Detections for Image-To-Geometry Registration in Virtual Dental Model

论文笔记–On2D-3DImageFeatureDetectionsforImage-To-GeometryRegistrationinVirtualDentalModel（虚拟牙体模型图像几何配准中的2D-3D图像特征检测研究）文章目录摘要正文总结参考文献摘要在数字化过程中，牙齿和牙龈的颜色纹理经常丢失/扭曲。近年来，人们提出了图像-几何配准阴影映射（IGRSM）方法，将二维摄影的颜色纹理映射到

L_e_e_·2022-12-23 17:59

(NIPS 21) CoFiNet: Reliable Coarse-to-fine Correspondences for Robust Point Cloud Registration

CoFiNet[1]是去年挂在Arxiv上的文章，当时没有来得及仔细研究，时隔大半年，仔细研究一下这篇文章。Contribution提出一种不需要检测关键点的（detection-free）的coarse-to-fine点云配准框架；提出一种加权方案（weightingscheme），在coarsescale下引导模型学习匹配经过下采样后的均匀分布的nodes，显著减小了后续进一步优化点对匹配关系

dloading7·2022-12-22 03:41

PCL - 3D点云配准(registration)介绍

Moduleregistration这里博主主要借鉴Tutorial里内容（博主整体都有看完）Introduction—PointCloudLibrary0.0documentation接下来主要跑下Registration

竹叶青lvye·2022-12-15 22:19

Deep Learning Based Registration文章阅读(七)《CycleMorph: Cycle consistent unsupervised deformable image r

DeepLearningBasedRegistration文章阅读(七)本次文献是MIA2021年3.21号最新的文章《CycleMorph:Cycleconsistentunsuperviseddeformableimageregistration》。本篇文章的网络名字沿用了VoxelMorph的格式，但是不是VoxelMorph团队做的。这篇文章的baseline沿用了VoxelMorph并加

海绵baby强无敌·2022-12-15 14:12

论文笔记 BIRNet: Brain image registration using dual-supervised fully convolutional networks

BIRNet:Brainimageregistrationusingdual-supervisedfullyconvolutionalnetworksMedImageAnal.2019May;54:193–206.doi:10.1016/j.media.2019.03.006.摘要文章提出了一种通过从图像外观预测变形来进行图像配准的深度学习方法。由于获得用于训练的ground-truth可能具有挑

GoForer·2022-12-15 14:40

论文笔记：CycleMorph: Cycle Consistent UnsupervisedDeformable Image Registration

CycleMorph:CycleConsistentUnsupervisedDeformableImageRegistration针对本篇论文个人总结：文章最重要的点在于施加循环一致性，模型有两个网络，移动图像与固定图像互相配准过程中施加约束优化网络提高配准精度，仔细看图2。摘要现有的深度学习方法在利用配准向量场变形过程中保持原始拓扑方面仍然存在局限性。为了解决这个问题，文章在这里提出了一种循环一

GoForer·2022-12-15 14:04

矩陣的跡（matrix trace）的特性以及證明

的特性以及證明前言definitionlinearmappingtraceofproduct性質一證明性質二證明cyclicproperty證明前言本篇整理自深藍學院三維點雲處理課程的Lecture9–Registration

keineahnung2345·2022-12-14 13:00

Deep Learning Based Registration文章阅读(一)《Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation》

笔者每周计划详细看2-3篇比较新的深度学习做配准的文章，主要来源是CV比较好的期刊及顶会CV常用期刊及网址，看完后记录一下印象及理解会更加深刻，更欢迎交流~DeepLearningBasedRegistration文章阅读(一)本次阅读的文章题为《Content-AwareUnsupervisedDeepHomographyEstimation》，来源ECCV2020。PrepareKnowled

海绵baby强无敌·2022-12-14 03:33

卢家峰课程系列-- advanced rs-fmri analysis 2/6 SPM预处理与batch

文章目录卢家峰课程系列--advancedrs-fmrianalysis2/6SPM预处理与batch前言一、rs-fmri预处理二、具体步骤1.slicetiming2.realignment3.co-registration4

馒头没有馅儿yolo·2022-12-13 20:54

异常检测 RegAD-Registration based Few-Shot Anomaly Detection 论文学习

摘要本文为少样本异常检测（FSAD），这是一种实用但尚未被研究的异常检测（AD），少样本意味着在训练中只为每个类别提供有限数量的正常图像。现有的少样本异常检测的研究主要使用的是一类别一模型学习范式，而类别间的共性尚未被探索。受人类探测异常的启发，将有问题的图像与正常图像进行比较，我们在这里利用配准，这是一种固有可跨类别泛化的图像对齐任务，作为代理任务来训练类别不可知的异常检测模型。在测试过程中，通

猛男技术控·2022-12-07 23:52

Paper Reading - 1、Registration based Few-Shot Anomaly Detection

RegistrationbasedFew-ShotAnomalyDetection:无需微调即可推广，上交大、上海人工智能实验室等提出基于配准的少样本异常检测框架RegAD的模型架构：ThemodelarchitectureoftheproposedRegAD.Givenpairedimagesfromthesamecategory,featuresareextractedbythreeconvo

Wood_Du·2022-12-07 23:22

CloudCompare——实现点云由粗到精的配准

目录1.粗配准2.精配准3.合并点云4.去除重叠点5.附：手算配准精度5.1精确选取同名点5.2计算配准误差6.相关链接1.粗配准使用Tools->Registration->Align(pointpairspicking

点云侠·2022-12-07 18:38

【PCL自学：Registration 1】PCL点云配准一般流程介绍

二、成对点云配准的算法概述三、PCL中的点云配准(Registration)一般流程3.1关键点提取3.2描述符(特征)计算3.3对应点估计3.4错误对应点筛除3.5仿射变换估计一、什么是点云配准？

斯坦福的兔子·2022-12-07 05:22

关于init.py文件无效的问题

Ending问题众所周知，init.py存在的意义是将__init__.py所在的文件夹变成一个包，从而可以使用import导入该文件夹下的其他.py文件中的函数，例如init.py的存在让coupling_registration_segmentation

OuYangleii·2022-12-07 04:19

论文阅读笔记《Robust Feature Matching for Remote Sensing Image Registration via Locally Linear Transformin》

核心思想该文提出一种基于局部线性变换（LocallyLinearTransforming，LLT）约束的特征匹配方法用于遥感图像的对齐。首先根据特征点之间的相似性，构建一个假定的匹配点集，然后从中将误匹配点筛除出去，得到最终的匹配结果。筛除误匹配点的过程，该文将其定义为一个带有隐变量的贝叶斯模型最大似然估计问题，并引入了局部线性变换约束（LLT），采用EM算法对其求解。作者研究了三种常见的变换

深视·2022-12-06 20:11

Deep Global Registration (CVPR 2020) 论文解析

非线性光学元件·2022-12-06 08:26

Fast Global Registration (ECCV 2016) 论文解析

目录0.友情链接1.论文核心思想1.1.点云特征匹配1.2.两个校验1.3.鲁棒函数与BR对偶1.4.1.Black-RangarjanDuality(BR对偶性）1.4.2.DerivationofΦρ\Phi_\rhoΦρ1.4.3.E(T,L)E(\bm{T},L)E(T,L)的优化求解方法4.写在后面0.友情链接FGR基本介绍CSDN博客：FastGlobalRegistrationFGR

非线性光学元件·2022-12-06 08:25

open3d运行报错Segmentation fault (core dumped)

使用open3d的时候，建立PointCloud之后能够进行正常可视化，但是一涉及计算，比如调用estimate_normals或者o3d.pipelines.registration.registration_icp

Passersby__·2022-12-06 03:13

论文阅读——Deformable Medical Image Registration Using Generative Adversarial Networks

基于GAN实现可变医学图像配准 fromIBMResearch ISBI2018Abstract常规的图像配准都采用迭代的方式，十分耗时。而近期深度学习技术可以在迭代中提取的深层特征进行图像配准。本文借助生成对抗网络从而避免了配准过程中耗时良久的迭代过程，直接生成配准后的图像。通过在GAN的损失函数中增加适当约束可以在一秒内生成精确的图像，在多模态的视网膜图像及心室MR图像中验证了本文方法的有效性

黄小米吖·2022-12-05 09:50

（9）点云数据处理学习——Global registration（全局注册）

1、主要参考（1）官网的地址Globalregistration—Open3D0.16.0documentation2、作用和原理2.1个人理解PS理解：（1）ICP的作用是，2个点云数据在初步转换关系（已知不精确）的情况下进行精细调整。（2）Globalregistration是不知道2个点云数据的初始关系，直接来一波计算，得到初步转换关系，接下来给ICP计算用。2.2介绍ICP配准和彩色点云配

chencaw·2022-12-04 15:01

（8）点云数据处理学习——ICP registration（迭代最近点）

1、主要参考（1）官方介绍地址ICPregistration—Open3D0.16.0documentation2、介绍2.1原理（1）关于ICPregistration本教程演示ICP(迭代最近点)配准算法。多年来，它一直是研究和工业中几何配准的支柱。输入是两个点云和一个初始转换，该转换大致将源点云与目标点云对齐。输出是一个精细化的转换，它将两个点云紧密对齐。一个助手函数draw_registr

chencaw·2022-12-04 15:00

itk registration 1

参考：https://itk.org/ITKSoftwareGuide/html/Book2/ITKSoftwareGuide-Book2ch3.html#x26-1740003.18图像配准是确定将一幅图像上的点映射到另一幅图像上的相应点的空间变换的过程。在ITK中，注册是在可插入组件的框架中执行的，这些组件可以很容易地互换。3.1配准框架图3.2典型的配准框架由两幅输入图像、一个变换、一个度量

shchojj·2022-12-04 11:20

遥感影像几何精纠正（含详细步骤）

一、原理及方法几何精纠正几何精纠正又称为几何配准（registration），是指把不同传感器获取的具有几何精度的图像、地图或数据集中

️努力努力再努力·2022-12-04 08:21

nginx前后端分离项目部署—完整记录

看此博文前，建议没有基础的小伙伴先看此文章：nginx、linux项目部署环境搭建完整过程mysqldockerrun--namemysql_electronic_registration--restart

热爱代码的猿猿·2022-12-02 21:03

CVPR 2022 | GeoTransformer：基于Transformer的点云配准网络

通过引入点云中的全局结构信息，GeoTransformer能够显著提高correspondences的inlierratio，从而实现了RANSAC-free的场景点云registration，代码已开源

PaperWeekly·2022-12-02 02:52

Registration based Few-Shot Anomaly Detection

RegistrationbasedFew-ShotAnomalyDetectionpaper:https://arxiv.org/abs/2207.07361code:https://github.com/MediaBrain-SJTU/RegAD摘要目前为止，现有的FSAD研究遵循标准AD使用的每类别一个模型的学习范式，并且尚未探索类别间的共性。受人类如何检测异常的启发，通常将图像与正常图像进行

条竿儿毛好·2022-12-01 22:43

Open3D 15.1 报错 module ‘open3d‘ has no attribute ‘registration‘（跑LCD代码时报错）

Open3D15.1报错module‘open3d‘hasnoattribute‘registration‘（跑LCD代码时报错）最近研究LCD源码，跑例程align_point_cloud.py因为源码用老版本

ESRSchao·2022-11-30 13:21

【Image Registration】图像配准综述

文章目录一、图像配准定义二、图像配准应用场景2.1医学图像领域2.2其他领域三、图像配准分类四、图像配准过程4.1特征检测（Featuredetection）4.2特征匹配（Featurematching）4.2.1基于区域的方法（Area-basedmethods）4.2.1.1基于相关性的方法（Correlation-likemethods）4.2.1.2傅里叶方法（Fouriermethod

何以少团栾。·2022-11-29 09:00

2022/11/21-11/26周报

、《RegistrationbasedFew-ShotAnomalyDetection》（ECCV2022）代码：GitHub-MediaBrain-SJTU/RegAD:[ECCV2022Oral]Registration

嘿！947·2022-11-28 20:31

解决AttributeError: module ‘open3d.open3d.visualization‘ has no attribute ‘pipelines‘

代码中有o3d.pipelines.registration时报错AttributeError:module‘open3d.open3d.visualization’hasnoattribute‘pipelines

方永帆·2022-11-28 01:22

matlab 点云粗配准(2)—— 根据FPFH特征查找匹配点对(Fast Global Registration算法的部分实现)

目录一、功能概述1、算法概述2、主要函数3、参考文献二、代码实现三、结果展示四、参考链接一、功能概述1、算法概述寻找点云之间的匹配特征，算法理论大部分来自论文：Zhou,Qian-Yi,JaesikPark,andVladlenKoltun.“Fastglobalregistration.”InEuropeanConferenceonComputerVision,pp.766-782.Spri

点云侠·2022-11-28 00:10

MIND & MIND-SSC: Contrast- and Modality-invariant Image Similarity for Multimodal Image Registration

OBELISK方法通过可变形卷积实现深度学习，从而减少层数来解决3D多器官分割问题1Contrast-andmodality-invariantimagesimilarity模态独立邻域描述符（MIND）是一种多维局部图像描述符，可实现多模态配准。在配准单模态的扫描时，它还被证明可以提高准确性和鲁棒性。每个MIND描述符只计算在一个patch内的距离（一个扫描的局部邻域内）。MIND的比较是以采样

Skr.B·2022-11-27 19:30

Open3d 学习计划——9（ICP配准）

辅助函数draw_registration_result在配准过程中进行可视化。在本教程中，我们演示了两

ming's博客·2022-11-27 02:57

Open3d之点云全局配准

可视化此帮助函数将转换后的源点云与目标点云一起可视化：defdraw_registration_result(source,target,transformation):source_tem

ancy_i_cv·2022-11-27 02:25

【配准论文解读】Color Point Cloud Registration with 4D ICP Algorithm

本文是对于IEEEICRA2011的论文《ColorPointCloudRegistrationwith4DICPAlgorithm》做一解读，这篇文章主要介绍了一种通过HSV加权实现点云配准的方法，如有不正之处，欢迎斧正！一、Abstract本文介绍了使用相关图像中的色调数据加速3D点云配准的方法。通过在传统三维坐标下加入加权的图像色调信息，构成新的四维空间，并使用k-d树最近邻搜索寻找对应点，

我很懒但我很软乎·2022-11-25 10:38

【学习笔记VoxelMorph系列文章2】：《Unsupervised Learning for Fast Probabilistic Diffeomorphic Registration》

传统的可变形配准需要大量的计算时间，基于学习的配准方法可以减少训练时间但是需要标签值（比较少）或者没有保证微分同胚特性。本文提出一个概率生成模型并推导一个基于无监督学习的推理算法，不仅保证了微分同胚特性，还提供了不确定估计。1.简介可变形配准计算出两幅图像间的密集对应关系，是许多医疗图像分析任务的基础。传统的方法解决空间形变的优化问题，例如：弹性模型、B样条、密集矢量场和离散方法（discrete

喝鸡汤·2022-11-25 09:10

图像配准方法Image Registration

TOC欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计，将会带来全新的写作体验；在创作中心

牛津大词典·2022-11-25 09:39

VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration(医学图像配准文章研读)

VoxelMorph:ALearningFrameworkforDeformableMedicalImageRegistration*(VoxelMorph：一种可变形医学图像配准的学习框架）发表时间：2019年发表期刊：IEEETransactionsonMedicalImaging摘要我们提出了voxelmorph，一个基于快速学习的框架，用于可变形的成对医学图像配准。传统的配准方法为每一对图

Never_Jiao·2022-11-21 16:23

【学习笔记】深度学习在医学图像配准领域的应用《Deep Learning in Medical Image Registration: A Survey》

医学图像配准是根据图像内容的匹配原则，将不同医学图像转换到同一个坐标系统下。医学图像配准处理不同观察点，不同时间，或者使用不同设备（CT,MR,US等）的图像对是非常有必要的。传统的配准方法是由有经验的专业人士进行手工标准配准的，这种手工标准的方法耗时耗力并且可能会出现较大的误差。为了提高配准的效率与可靠的准确性，自动配准应运而生。非深度学习的配准方法也曾经非常流行，直到2012年AlexNet网

喝鸡汤·2022-11-21 12:49

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