Affine Moment Invariants of Tensor Fields

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F23%3A00571260" target="_blank" >RIV/67985556:_____/23:00571260 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-31435-3_20" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-31435-3_20</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-31435-3_20" target="_blank" >10.1007/978-3-031-31435-3_20</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Affine Moment Invariants of Tensor Fields

Popis výsledku v původním jazyce

Tensor fields (TF) are a special kind of multidimensional data, in which a tensor is given for each point in space. Often, it is a 3 × 3 array in each voxel. To detect the patterns of interest in the field, special matching methods must be developed. We propose a method for the description and matching of TF patterns under an unknown affine transformation of the field. Transformations of TFs act not only in the spatial coordinates but also on the field values, which makes the detection more challenging. To measure the similarity between the template and the field patch, we propose original invariants with respect to affine transformations designed from moments. Their performance is demonstrated by experiments on real data from diffusion tensor imaging.

Název v anglickém jazyce

Affine Moment Invariants of Tensor Fields

Popis výsledku anglicky

Tensor fields (TF) are a special kind of multidimensional data, in which a tensor is given for each point in space. Often, it is a 3 × 3 array in each voxel. To detect the patterns of interest in the field, special matching methods must be developed. We propose a method for the description and matching of TF patterns under an unknown affine transformation of the field. Transformations of TFs act not only in the spatial coordinates but also on the field values, which makes the detection more challenging. To measure the similarity between the template and the field patch, we propose original invariants with respect to affine transformations designed from moments. Their performance is demonstrated by experiments on real data from diffusion tensor imaging.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20206 - Computer hardware and architecture

Projekt

<a href="/cs/project/GA21-03921S" target="_blank" >GA21-03921S: Inverzní problémy ve zpracování obrazu</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Image Analysis: 23rd Scandinavian Conference, SCIA 2023

ISBN

978-3-031-31437-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

15

Strana od-do

299-313

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Levi

Datum konání akce

18. 4. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—