Regularización de situaciones de ambigüedad en el registro de imágenes mediante modelos duales
Research Group
Grupo de Teoría y Tratamiento de la Señal (GTTS)Knowledge Area
Teoría de la Señal y las ComunicacionesSponsors
Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología a través del proyecto TIC2002-03033.Publication date
2005-09Publisher
Universidad Politécnica de Valencia. Servicio de Publicaciones = Universitat Politècnica de València. Servei de PublicacionsBibliographic Citation
MORALES SÁNCHEZ, Juan; LARREY RUIZ, Jorge y SÁNCHO GÓMEZ, José Luis. Regularización de situaciones de ambigüedad en el registro de imágenes mediante modelos duales. En: Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio (20º: 2005: Gandía, Valencia) XX Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio: celebrado en Gandía, del 14 al 16 de septiembre de 2005. Valencia: Universidad Politécnica de Valencia. Servicio de Publicaciones: Universitat Politècnica de València. Servei de Publicacions, 2005. P. 4. ISBN 84-9705-859-3Keywords
Modelo dualImágenes
Registro de imágenes
Pixel
Modelo paramétrico dual
Algoritmos de block matching
Dual model
Image
Image registration
Dual parametric model
Block matching algorithm
Abstract
Usually, the most critical step involved in image
registration is the image matching. A common methodology when
estimating the mapping that geometrically relates two images
typically consists of two separate and sequential stages: initial
feature matching estimation, and regularization for propagating
this matching over all image areas. Parametric models representing
fuzzy matching regions are proposed in order to support the
initial matching. The classical approach has a main drawback,
namely the detection of the common features is ambiguous when
there is more than one likely matching. To alleviate this problem,
the use of dual models to represent the high similarity regions is
also proposed in this paper. An averaged POCS (projection onto
convex sets) procedure, combined with regularization based on
deformable kernels, is used to solve the multiple-choice dilemma.
Implementation of these parametrization and regularization steps
is described throughout the paper. The ...
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