Vi tar upp anpassningen av en grupp bilder med samtidig registrering. Därför ger vi ytterligare insikter i en nyligen införd klass av multivariata likhetsåtgärder som kallas ackumulerade parvisa skattningar (APE) och härleda effektiva optimeringsmetoder för det. Mer specifikt visar vi ett strikt matematiskt avdrag av APE från ett maxlikelihood-ramverk och etablerar en koppling till congealing-ramverket. Detta är endast möjligt efter en förlängning av congealing ramverket med information om grannskapet. Dessutom tar vi itu med den ökade computational komplexiteten av samtidig registrering genom att härleda effektiva gradient-baserade optimeringsstrategier för APE: Gauß-Newton och den effektiva andra ordningen minimization (ESM). Vi presenterar bredvid SSD, användningen av den inneboende icke-kvadrat likhet mäter NCC, CR, och MI, i denna minsta-kvartsoptimering ramverk. Slutligen utvärderar vi optimeringsstrategiernas prestanda med avseende på likhetsåtgärderna och får mycket lovande resultat för ESM.
Wachinger m.fl. REF utför samtidig registrering genom att ackumulera parvisa skattningar för uppskattningen av likheter.
Similarity metrics and efficient optimization for simultaneous registration
{'venue': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}