图像配准中强度与扭曲效应的最大似然分离
计算机视觉与模式识别
2023-01-23 v2
摘要
本文介绍了一类混合效应模型，用于对二维图像中空间相关的强度变化和扭曲变化进行联合建模。空间相关的强度变化和扭曲变化被建模为随机效应，从而得到一个非线性混合效应模型，该模型通过优化似然函数实现模板与模型参数的同步估计。我们提出了一种拟合该模型的算法，其交替进行方差参数估计与图像配准。该方法避免了将配准作为预处理步骤时在模板估计中产生的潜在估计偏差。我们将该模型应用于人脸图像和二维脑磁共振图像数据集，以展示强度与扭曲效应的同步估计与预测。
引用
@article{arxiv.1604.05027,
title = {Most Likely Separation of Intensity and Warping Effects in Image Registration},
author = {Line Kühnel and Stefan Sommer and Akshay Pai and Lars Lau Raket},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.05027},
year = {2023}
}