【摘 要】
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由于其高效和简洁的特性,基于图像亮度的方法在多模式图像配准中表现良好.然而,这种方法需要大量的针对图像变换的计算.体数据在内存中的平移能够快速实现,而错切变换可通过
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由于其高效和简洁的特性,基于图像亮度的方法在多模式图像配准中表现良好.然而,这种方法需要大量的针对图像变换的计算.体数据在内存中的平移能够快速实现,而错切变换可通过低维的数据平移实现,因而错切分解可以让几何变换简单、迅速、廉价.该文中,我们提供了一系列的针对二维和三维图像线性变换的错切-伸缩分解,并且将它们应用于二维和三维的图像配准.一个线性变换可以分解成一些错切变换和一个确定大小的伸缩变换,或者是一些错切变换和一个可定制的伸缩变换.可定制的伸缩变换可以由用户给定,可以是一个各个方向伸缩比例相等的均匀比例变换,也可以是一个各方向不均匀的,抑或是只在一个方向上有伸缩的变换.错切变换能够借助内存的移动快速实现.同样的,伸缩变换因为可以沿着坐标轴进行重采样而变得更加迅速.错切-伸缩变换在硬件实现以及并行计算方面前景广阔.
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