Path Descriptors for Geometric Graph Matching and Registration
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00223693" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00223693 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://cmp.felk.cvut.cz/pub/cmp/articles/amavemig/Pinheiro-ICIAR2014.pdf" target="_blank" >http://cmp.felk.cvut.cz/pub/cmp/articles/amavemig/Pinheiro-ICIAR2014.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11758-4_1" target="_blank" >10.1007/978-3-319-11758-4_1</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Path Descriptors for Geometric Graph Matching and Registration
Popis výsledku v původním jazyce
Graph and tree-like structures such as blood vessels and neuronal networks are abundant in medical imaging. We present a method to calculate path descriptors in geometrical graphs, so that the similarity between paths in the graphs can be determined efficiently. We show experimentally that our descriptors are more discriminative than existing alternatives. We further describe how to match two geometric graphs using our path descriptors. Our main application is registering images for which standard techniques are inefficient, because the appearance of the images is too different, or there is not enough texture and no uniquely identifiable keypoints to be found. We show that our approach can register these images with better accuracy than previous methods.
Název v anglickém jazyce
Path Descriptors for Geometric Graph Matching and Registration
Popis výsledku anglicky
Graph and tree-like structures such as blood vessels and neuronal networks are abundant in medical imaging. We present a method to calculate path descriptors in geometrical graphs, so that the similarity between paths in the graphs can be determined efficiently. We show experimentally that our descriptors are more discriminative than existing alternatives. We further describe how to match two geometric graphs using our path descriptors. Our main application is registering images for which standard techniques are inefficient, because the appearance of the images is too different, or there is not enough texture and no uniquely identifiable keypoints to be found. We show that our approach can register these images with better accuracy than previous methods.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP202%2F11%2F0111" target="_blank" >GAP202/11/0111: Automatická analýza obrazů nervové tkáně ze světelné a elektronové mikroskopie</a><br>
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Image Analysis and Recognition: 11th International Conference (ICIAR 2014)
ISBN
978-3-319-11757-7
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
3-11
Název nakladatele
Springer-Verlag
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Vilamoura, Algarve
Datum konání akce
22. 10. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000345583300001