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ITK_医学图像配准8_优化器

发布日期:2024-05-06 05:50浏览次数:

解乔林:(七)图像配准步骤之搜索策略

优化器在ITK中的工作步骤:

在ITK中,itk::SingleValuedNonLinear优化器的派生类用变换参数优化metric标准。优化器的基本运行机理:优化器输出的是一个cost function函数,在配准中,通过相似性度量器(itk::ImagetoImageMetric)提供泛函性,用用SetInitialPosition( )来设置原始参数并且由StartOptimization( )来调用最佳算法。 一旦最优化完成,最终参数由GetCurrentPosition( )来获得。

优化器在ITK中的分类:

优化器在ITK中分为两种,多值优化器以及单值优化器。单值优化器适合处理返回单值而多值优化器适合返回多值用于迭代跃迁。他们的基类:itk::SingleValuedNonLinear&itk::MultipleValuedNonLinear

优化器的迭代:

优化器与itk::CostFunction类交互作用。在配准框架中, 这个代价函数以ImageToImageMetric形式被再次执行。

优化器的种类:

?Amoeba: Nelder-Meade downhill simplex. 这种优化器实际上是在vxl/vnl numerics 工具
箱中执行的。ITK类itk::Amoeba优化器仅仅是一个adaptor类。 ?Conjugate Gradient: 用或不用预处理的conjugate gradient的Fletcher-Reeves 形式
( itk::ConjugateGradient优化器)对于一个在vnl中的优化器,它也是一个adaptor。 ? Gradient Descent: 在振幅大小的倾斜方向的接近参数被学习效率管理
(itk::GradientDescent优化器)。 ? Quaternion Rigid Transform Gradient Descent:对于QuaternionRigidTransform参数的
GradientDescent优化器的一个专门版本,这个版本中表示四元数的参数被规格化成表示纯粹
旋转的阶跃的数量(itk::QuaternionRigidTransformGradientDescent)。 ? LBFGS: 有限的内存 Broyden, Fletcher, Goldfarb 和 Shannon 低估。 它是在vnl中对 于优化器的一个adaptor(itk::LBFGS优化器)。 ? LBFGSB: LBFGS 优化器的一个改进版本,它允许修改搜索空间参数的范围。它是
在netlib对于优化器的一个adaptor。 ? One Plus One Evolutionary: 模拟在搜索空间中样本集的生物演变的策略。这个优化
器主要是用于MRI图像的偏移修正过程 ( itk::OnePlusOneEvolutionary优化器)。 ? Regular Step Gradient Descent: 用于计算振幅大小的分开配置中倾斜方向的接近参
数(itk::RegularStepGradientDescent优化器)。 ?Powell 优化器: 测量优化方法。对于一个N维参数空间,在N(初始直角)方向上阶跃最 小化(最大化)函数。 ?SPSA 优化器: 模拟的Perturbation Stochastic Approximation方法。在jhuapl.
edu/SPSA和参考文献中介绍了这个优化器(itk::SPSA优化器)。 ?Versor Transform优化器: 对于VersorTransform 参数,RegularStepGradientDescent优
78化器的一个专门版本,当前的旋转由产生新的旋转视觉的倾斜旋转构成。它允许用Hamilton 定义视觉倾斜的精度(itk::VersorTransform优化器)。 ? Versor Rigid3D
Transform 优化 器 : 对于 VersorRigid3DTransform 参数,
RegularStepGradientDescent优化器的一个专门版本。当前旋转由产生新旋转视觉的倾斜旋转 构成。变换参数的平移部分会被更新,类似于在向量空间中的通常做法 (itk::VersorRigid3DTransform优化器)。 对于优化多值cost function,存在一个平行层次。这个层次中分支的基本优化器是
itk::MultipleValuedNonLinear优化器,它当前的父类是: ? LevenbergMarquardt:最小限度的非线性开方。适合一个在vnl中的一个优化器
(itk::LevenbergMarquardt优化器)。 如图8-48所示介绍了在ITK中优化器层次的所有类。在右下角的优化器是vxl/vnl中数字 工具箱里存在的优化器的adaptor类。优化器与itk::CostFunction类交互作用。在配准框架中, 这个代价函数以ImageToImageMetric形式被再次执行。

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