Path Descriptors for Geometric Graph Matching and Registration

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>

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.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

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

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

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