Nichtlineare Registrierung uni- und multimodaler Bilddaten mit Hilfe von Mehrgittermethoden

2003年获得了SIAM杰出论文奖。Es handelt sich um die Entwicklung robuster und effektiver crawling zur Anpassung（auch matching，mapping oder Registrierung genannt）zwei- und dreidimensionaler Bilddatensätze. Dies is eine wichtige Aufgabe in Medizin，Technik und den Naturwissenschaften（z.B. der Meteorologie）.在医学中，韦尔登图像数据与非常规信息相互转化，并通过信息的传递获得图像数据的结果。在气象学中，可以通过对时间点的验证来确定沃尔肯的温度，并通过对风和风的测量来确定韦尔登的温度。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韦尔登.在增长理论的基础上，我们可以在几何学中找到一个问题，即在最小太阳能效率的数值计算中，确定最小太阳能效率的定义和最小太阳能效率的计算。Geplant is die Modellierung anisotroper und unstetiger Versebungsfelder（z.B.通过研讨会des Raumes BV der Funktionen mit beschränkter Total Variation），Anpassung multimodaler Bilddaten，Entwicklung geeigneter numerischer Optimierungsverfahren sowie die Implementierung geeigneter Mehrgitterverfahren für die resultierenden Fragestellungen。 Geschäfsstelle：Es handelt sich um die Überarbeitung eines vormals abgelehten 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.