I den här artikeln föreslår vi en ny algoritm för att beräkna en atlas från en samling bilder. I litteraturen har atlaser nästan alltid beräknats som vissa typer av medel såsom enkla Euclidean medel eller mer allmänna Karcher medel på Riemannska grenrör. I samband med bilder är papperets huvudsakliga bidrag ett geometriskt ramverk för att beräkna bildatlaser genom en tvåstegsprocess: lokaliseringen av medel och förverkligandet av det som en bild. I lokaliseringssteget bestäms några av de närmaste grannarna till medeltalet bland indataavbildningarna, och genomförandesteget fortsätter sedan att rekonstruera atlasavbildningen med hjälp av dessa grannar. Att koppla loss lokaliseringssteget från implementeringssteget ger den flexibilitet som gör det möjligt för oss att formulera en allmän algoritm för beräkning av bildatlas. Mer specifikt, vi antar att de indata bilder tillhör några släta grenrör M modulo bild rotationer. Vi använder en grafstruktur för att representera grenröret, och för lokaliseringssteget formulerar vi ett konvext optimeringsproblem i R k (k antalet ingångsbilder) för att bestämma de avgörande grannarna som används i förverkligandet steg för att bilda atlas bilden. Algoritmen är både opartisk och rotationsinvariant. Vi har utvärderat algoritmen med hjälp av syntetiska och riktiga bilder. I synnerhet visar experimentella resultat att atlaserna som beräknas med hjälp av den föreslagna algoritmen bevarar viktiga bildfunktioner och i allmänhet har bättre bildkvalitet jämfört med atlaser som beräknas med hjälp av befintliga metoder.
I detta dokument utvidgar vi vårt tidigare arbete REF till att omfatta flera atlas byggproblem.
Image atlas construction via intrinsic averaging on the manifold of images
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}