Abstrakt. Målet med bildregistreringen är tvåfaldigt. Ett mål är att upprätthålla en viss likhet mellan två bilder genom att geometriskt omvandla en av bilderna. Det andra målet är att hålla denna omvandling meningsfull eller regelbunden. Det finns en stor mängd strategier som syftar till regelbundenhet. De flesta av dessa är baserade på vissa legalisering tekniker, andra använder så kallade regriding alternativ. Här presenterar vi en matematiskt sund formulering som uttryckligen styr deformationen i termer av determinanten av den jakobiska av omvandlingen. I motsats till liknande arbete, använder vi punktvis ojämlikhet begränsningar, dvs., volymen kontrolleras voxel av voxel och inte genom integrerade åtgärder. Detta tillvägagångssätt garanterar rutnätets regelbundenhet och förhindrar vikning. Som det visar sig, diskretization av volymen begränsning ojämlikhet är inte enkelt. Därför presenterar vi en ny typ av diskretisering som gör det möjligt att upptäcka vridningar i en pixel eller en voxel. En sådan upptäckt är avgörande eftersom en vridning tyder på att en omvandling är fysiskt meningslös. För att lösa problemet med storskalig ojämlikhet som begränsar optimeringen presenterar vi ett numeriskt tillvägagångssätt baserat på en inre punktmetod. Slutligen lägger vi fram några numeriska exempel som visar fördelen med att uttryckligen inkludera ojämlikhetsbegränsningar.
Explicit kontroll av deformationen i termer av bestämningsfaktorn för jakobinen rapporterades i REF.
Image Registration with Guaranteed Displacement Regularity
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}