再生核希尔伯特空间中图像的形变
最优化与控制
2014-09-24 v1
摘要
形变是一种形状的微分同胚匹配方法，在医学影像的解剖形状比较中有许多潜在应用，这是计算解剖学领域的核心问题。形变实际应用的一个重要工具是基于初始动量进行打靶的数值方法，因为这将使得基于该动量的统计方法以及通过形变从超模板估计模板成为可能。在本文中，我们针对位于再生核希尔伯特空间（RKHS）中的图像形变这一特殊情况，引入了一种打靶方法。我们从拉格朗日参考系推导了相关的打靶方程，给出了数值方法的细节，并通过一些简单图像的形变来说明该方法。
引用
@article{arxiv.1409.6573,
title = {Metamorphosis of Images in Reproducing Kernel Hilbert Spaces},
author = {Casey L Richardson and Laurent Younes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.6573},
year = {2014}
}