我想通过生成变形场来缩小3D图像中的区域。我希望能够设置一个我选择具有雅各布行列式的区域（比方说0.7）。然后我想生成可以产生这种收缩的变形向量，使得雅可比行列式大约为0.7。
我尝试的策略如下（简称）
创建理想的雅可巴音量
创建与图像大小相同的3D体积，所有向量都设置为（0,0,0）
然后我使用deap在Python中实现了一个遗传算法。 在每次迭代期间，向量很少被改变。产生的变形场用于在每个位置产生雅可比行列式，将其与理想雅可比体积进行比较，以选择适合下一轮育种和变异的最佳测试。
经过几千次迭代后，我能够在使用测试立方体数据时生成理想雅可比体积的相当好的近似值。当我尝试从真实数据 真正的3D图像它不起作用。
任何人都可以建议更好的方法来生成变形字段以缩小图像的区域。