一阶局部无次序配准
计算机视觉与模式识别
2021-08-12 v1
摘要
一阶局部无次序配准（FLOR）是一种用于图像密度估计的尺度空间框架，用以定义图像相似性，主要用于图像配准（Image Registration）。局部无次序配准框架原则上设计用于利用零阶信息，在三个尺度上提供图像密度估计：图像尺度、强度尺度和积分尺度。我们将其扩展以考虑一阶信息，并暗示更高阶信息。我们展示了标准相似性度量如何扩展进该框架。我们特别研究了平方差之和（SSD）与归一化互相关（NCC），但给出了归一化互信息（NMI）如何被纳入的理论。
引用
@article{arxiv.2108.04926,
title = {First Order Locally Orderless Registration},
author = {Sune Darkner and Jose D Tascon and Francois Lauze},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04926},
year = {2021}
}