该算法针对非刚性配准的问题。相较于刚性配准，非刚性配准更具有挑战性。要解决的问题通常是不适定的（ill-posed）、且自由度高，因此对噪声和异常值很敏感。为了提高非刚性配准算法对噪声和异常值的鲁棒性，李坤等人提出了这个具有重加权位置和变换稀疏性的鲁棒非刚性配准算法
具有重加权位置和变换稀疏性的鲁棒非刚性配准算法 (RPTS)
news2024/9/28 7:21:57
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