希望有佬可以解答一下微分同胚变换是怎么样体现的，我对微分同胚问题也感觉还不是很清晰，有没有相关微分同胚变换的理论介绍文章推荐呢，找了很久实在是没有找到orz，谢谢各位！
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- 2020-09-04 21:26棉花糖灬的博客 微分同胚图像配准为向量场 ϕ\phiϕ施加了一个约束，使得可变形映射是微分同胚。微分同胚变形保证了两个图像之间的变形是连续、可微、拓扑保持的。微分同胚图像配准算法的例子有LDDMM和SyN。 无监督的图像配准方法...
- 2022-02-24 21:50喝鸡汤的博客 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到一个基于无监督学习的推理算法，不仅保证了微分同胚...
- 2022-11-28 11:03PKSolar的博客 此外，目标损失函数可以保证预测变换的实质性微分性质。本文在ADNI和PPMI两个数据集上验证了该方法，并在保持理想的微分性质的同时实现了最先进的配准精度。 论文的两点贡献： (1)首次提出了3D Swin-UNet，一个纯的...
- 2022-02-08 14:58喝鸡汤的博客 VoxelMorph进行的实验探究 实验设置： 1.数据集：使用八个公开数据集的T1加权值MRI图像（ OASIS ，ABIDE，ADHD200， MCIC，PPMI ， HABS，Harvard GSP，FreeSurfer Buckner40），所有图像被重采样为256×256×256...
- 2025-12-09 20:01weixin_42158501的博客 特性说明无监督无需昂贵的形变标注速度快GPU 上 3D 配准 秒（传统方法需分钟级）端到端可微支持联合优化拓扑保持微分同胚选项确保解剖合理性开箱即用提供预训练模型、示例脚本、Jupyter Notebook活跃社区GitHub 超 ...
- 2025-03-11 23:32is pyfa鸭的博客 单帧去噪：*传统方法基于偏微分方程（PDE）的非线性扩散方法在OCT图像增强和去噪。*基于非局部均值（Nonlocal Means, NLM）的去噪滤波器，使用双高斯各向异性核来有效抑制OCT图像中的散斑噪声。深度学习方法：*结合...
- 2025-11-02 19:33wydxry的博客 通常用位移矢量场或微分同胚来表示。 图像配准是许多高级视觉任务的预处理基石。只有在图像精确对齐的基础上，后续的图像融合、变化检测、三维重建、目标跟踪等分析才能得到可靠的结果。 2 传统图像配准方法 在深度...
- 水煮城府、器的博客 在torus domain 定义平方积分函数: Ω = R d / Z d ( S ( x ) , T ( x ) : Ω → R ) \Omega= R^d/Z^d (S(x), T(x): \Omega \rightarrow R) Ω=Rd/Zd(S(x),T(x):Ω→R) 微分同胚图像配准的问题是在微分同胚变换中...
- 2024-12-27 10:19passion_up的博客 通常，由于患者的局部变形（因呼吸，解剖学变化等），两个医学图像之间的变换不能简单地通过单应矩阵描述，这需要更复杂的变换模型，例如由位移矢量场表示微分同胚（diffeomorphisms）。作者声称，与传统的基于特征...
- 2025-02-07 18:40小白学视觉的博客 Balakrishnan等人提出了VoxelMorph，其结构类似于Unet，并进一步开发了VoxelMorph的微分同胚实现。Mok等人提出了SYMNet，通过利用配准的循环一致性来实现准确的微分同胚配准。然而，当图像之间存在显著差异时，很难...
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11月17日