Ist Ihre verformbare Bildregistrierung wirklich diffeomorph? Diese Forschung stellt die konventionelle Verwendung von Finite-Differenzen-Approximationen bei der Bewertung der Diffeomorphie räumlicher Transformationen in Frage und schlägt ein genaueres Kriterium für digitale Bilder vor. Räumliche Transformationen sind wichtig bei der verformbaren Bildregistrierung. Dieser Artikel untersucht die geometrische Bedeutung verschiedener Finite-Differenzen-Approximationen der Jacobi-Determinante. Er zeigt, dass die alleinige Verwendung einer zentralen Differenz nicht ausreicht, um die Diffeomorphie für digitale Bilder zu bestimmen. Die Autoren schlagen ein neuartiges "digitales Diffeomorphismus"-Kriterium vor, das erfordert, dass vier eindeutige Finite-Differenzen-Approximationen für 2D-Transformationen und zehn für 3D-Transformationen positiv sind. Diese Methode erkennt genau nicht-diffeomorphe digitale Transformationen und behebt Fehler, die in der zentralen Differenzenapproximation vorhanden sind. Greifen Sie auf den Quellcode auf GitHub zu, um diesen verbesserten Ansatz zur verformbaren Bildregistrierung zu erkunden und eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit in Ihrer digitalen Bildanalyse zu gewährleisten.
Als Beitrag zum International Journal of Computer Vision befasst sich dieser Artikel mit einer grundlegenden Herausforderung bei der verformbaren Bildregistrierung, einem Kernbereich der Computer Vision. Durch den Vorschlag einer robusteren Methode zur Bewertung der Diffeomorphie treibt der Artikel die Fähigkeit des Feldes voran, genaue und zuverlässige räumliche Transformationen zu erzeugen, was mit dem Fokus der Zeitschrift auf innovative Computer-Vision-Techniken übereinstimmt.