给定 3D 图像，即一堆 2D 图像或电影的帧，该算法对中间图像进行插值。 插值是通过配准两个后续图像的像素和全局（在所有后续图像对之间）样条插值配准的位移场来实现的。 沿着每个像素的样条轨迹，强度也被样条插值。 如果后续图像差别不大，则该方法效果最佳。 例如，该算法可用于将具有各向异性分辨率的 3D 图像重新采样为各向同性分辨率。 如果您想将此算法用于出版物，请考虑引用： Horváth A.、Pezold S.、Weigel M.、Parmar K.、Cattin P. (2017) 医学图像的高阶切片插值。 于：Tsaftaris S.，Gooya A.，Frangi A.，Prince J.（eds）医学成像中的模拟和合成。 SASHIMI 2017。计算机科学讲义，第 10557 卷。Springer, Cham https://link.springer.com/chapt

高阶分解模型FM纯实现针对初学者推荐模型学习，FM实现思路于https://blog.csdn.net/weixin_50927106/article/details/124206785此篇

基于OpenCL的高阶马尔科夫随机场图像去噪的快速实现

透过多区域二元相位光瞳滤波器的高阶径向偏振光束的紧密聚焦

好用的去噪声代码matlab HOVM 用于图像处理的高阶变分模型（HOVM） 什么是HOVM HOVM包括多达8个（+1个一阶总变异模型）高阶变分模型，用于图像去噪。 此外，它还包括边缘加权的二阶Vese-Osher图像分解模型（如SOVO中一样）。 它是用matlab编写的，而且超级易于运行（下载脚本并直接在matlab中达到最低要求）。 所有相关的变分模型都是通过具有有限差分离散的乘数（即分裂Bregman）的快速交替方向方法实现的。 它避免了直接处理由此产生的高阶偏微分方程，这可能很难离散化求解。 分裂Bregman的主要思想是将原始问题分解为几个子问题，每个子问题都可以通过使用快速傅里叶变换（FFT），软阈值方程式等进行解析解决。因此，总体计算成本较低，并且收敛速度快。 该代码已尽可能直接地编写，因此通过参考以下相应的文献将易于理解它们。 系统要求 该代码仅使用基本的matlab内置函数，该函数应可跨多个版本的matlab（2013、2015、2017等）使用。 如何引用 如果您认为该代码或其一部分有用，请考虑引用以下相关文章，以对这些代码给予应有的重视。 通过参考[1]和[

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度.

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