一种基于光流的最小散度测速数据插值方法
计算机视觉与模式识别
2018-12-24 v1
摘要
三维(3D)生物医学图像集的采集通常具有远小于图像间平面外间距的平面内像素间距。由此产生的各向异性在许多应用中是有害的，可通过图像插值来减小。光流和/或其他基于配准的插值器过去已证明在此类插值任务中有用。当所获取图像由描述流体流速的信号组成时，可利用额外信息来引导插值过程。本文提出一种基于光流的图像插值框架，其同时使插值数据中产生的散度最小。
引用
@article{arxiv.1812.08882,
title = {An Optical Flow-Based Approach for Minimally-Divergent Velocimetry Data Interpolation},
author = {Berkay Kanberoglu and Dhritiman Das and Priya Nair and Pavan Turaga and David Frakes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.08882},
year = {2018}
}
备注
24 pages, 10 figures, International Journal of Biomedical Imaging, accepted manuscript