Nichtlineare Registrierung uni- und multimodaler Bilddaten mit Hilfe von Mehrgittermethoden

2003年麻省理工学院DEM SIAM杰出论文奖。这是一种有效的算法，用于匹配、映射和重建空间。这是一个在Medizin，Technik and den Naturise Senschaften(z.B.der Metomologie)的工作场所。在这一媒介中，我们不能将更多的信息转化为更多的信息，而更多的信息来自于结果的发展。从气象学的角度来看，这是一件非常重要的事情，因为它是一件非常重要的事情。在DEM Vorhaben Sollen DEM Vorhaben Sollen in den letzten Jahren am Lehrstuhl für Angewandte Matheatik der Heinrich-Heine-Heine-University entwickelten Verfahren forwickelten für die Anforderungen in der Hirnforschung weiterentwickelt and auf and ere Bereiche(Z.B.Metomologie)übertragen Wickelt and ere Bereiche(Z.B.Metomologie)übertragen wickelt and ere Bereiche(Z.B.Metomologie)übertragen wickelt and ere Bereiche(Z.B.Metomologie)übertragen wickelgen。我们的问题是L的问题，这些问题是关于规范的问题，这些问题的定义是最小的数字。工程模型各向异性和不稳定VerschiebungsFelder(z.bdch die Seminorm des Raume BV der Funktionen MIT Customchränkkter Total Variance)，De Anpassung Multimodaler Bilddaten，die Entwickung Geeigneter Optimierungsverfahren Sowie die Die Implementiererung Geeigneter Mehrgitterverfahren für De Resultierenden Frasterellungen.Bmerkung der Geschäfsstelle：es Handelt sich um dieüberarbeitung eines vemvals abgelehnten Vorhabens.

Ziel des Projektes ist eine weitere Fortsetzung unserer Arbeit, die 2003 mit dem SIAM Outstanding Paper Prize ausgezeichnet wurde. Es handelt sich um die Entwicklung robuster und effektiver Algorithmen zur Anpassung (auch matching, mapping oder Registrierung genannt) zwei- und dreidimensionaler Bilddatensätze. Dies ist eine wichtige Aufgabe in Medizin, Technik und den Naturwissenschaften (z.B. der Meteorologie). In der Medizin werden Bilddaten mit unterschiedlicher Information aufeinander transformiert und hierdurch der Informationsgehalt der resultierenden Bilddaten erhöht. In der Meteorologie kann durch die Anpassung von zu verschiedenen Zeitpunkten gesendeten Wolkenbildern auf die Verschiebung der Wolken und damit auf die Windrichtung und Windgeschwindigkeit geschlossen werden. In dem Vorhaben sollen die in den letzten Jahren am Lehrstuhl für Angewandte Mathematik der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf entwickelten Verfahren besonders für die Anforderungen in der Hirnforschung weiterentwickelt und auf andere Bereiche (z.B. Meteorologie) übertragen werden. Wesentliche Probleme bei der Lösung der Aufgabenstellungen bestehen zum einen in der geeigneten, problemangepassten Regularisierung der Verschiebungsfelder, zum anderen in der Definition geeigneter Ähnlichkeitsmaße (Zielfunktionale) sowie der effizienten numerischen Berechnung geeigneter Minimallösungen. Geplant ist die Modellierung anisotroper und unstetiger Verschiebungsfelder (z.B. durch die Seminorm des Raumes BV der Funktionen mit beschränkter Total Variation), die Anpassung multimodaler Bilddaten, die Entwicklung geeigneter numerischer Optimierungsverfahren sowie die Implementierung geeigneter Mehrgitterverfahren für die resultierenden Fragestellungen. Bemerkung der Geschäfsstelle: Es handelt sich um die Überarbeitung eines vormals abgelehnten Vorhabens.