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rigidRegistration
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2021-05-12
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图像注册以获取棘手的数据 刚性配准套件设计用于配准和平均扫描透射电子显微镜数据,特别是在低信噪比或周期性感应伪像难以配准的情况下。 快速概览 对单个样本区域的许多图像进行对齐和平均可以大大提高最终平均图像的质量。 但是,在许多应用中,由于实验的考虑,不可避免地会产生嘈杂的数据,并且由此产生的低SNR可能会使复杂的图像或导致图像配准错误。 该图像注册包中的基本思想如下: 在图像堆栈中,计算所有图像对之间的相对偏移。 在物理上,不同图像之间的相对偏移必须彼此相关-例如,第一图像和第二图像之间的偏移以及第二图像和第三图像之间的偏移应加起来等于第一图像和第三图像之间的测量偏移。 将(2)施加的物理约束与(1)的相对偏移的完整集合结合在一起,即使存在(许多)低SNR引起的错误,也可以记录并平均一堆图像。 有关更详细的讨论,请参阅与此软件包相关的出版物:``低信噪比的低温SteM数据的图像配准
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rigidRegistration-master.zip (26个子文件)
rigidRegistration-master
samplefiles
sample_data
Nb3Cl8_cross_section.tif 13.5MB
CdSe_NPs.tif 42MB
MinimumWorkingExample.ipynb 3KB
DetailedWalkThrough.ipynb 25KB
QuickWalkThrough.ipynb 8KB
rigidregistration
save.py 5KB
stackregistration.py 29KB
utils.py 8KB
__init__.py 113B
display.py 9KB
FFTW.py 2KB
build
lib
rigidregistration
save.py 5KB
stackregistration.py 29KB
utils.py 8KB
__init__.py 113B
display.py 9KB
FFTW.py 2KB
setup.py 395B
README.md 5KB
dist
rigidregistration-0.2-py2.7.egg 37KB
rigidregistration.egg-info
dependency_links.txt 1B
PKG-INFO 361B
not-zip-safe 1B
SOURCES.txt 399B
top_level.txt 18B
.gitignore 129B
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