Recalage d'Images 3D Multimodal Dans Un Environnement Parallèle
| AUTHOR | Andriamanampisoa-F |
| PUBLISHER | Omniscriptum (02/28/2018) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Pour effectuer des superpositions et ventuellement des fusions des images en imagerie m dicale, il est indispensable que les images soient mises en correspondance. Ce livre traite la fois le recalage rigide et non rigide multimodal. On a choisi la rotation centr e, la translation et le changement d' chelle comme transformation rigide. Pour le recalage non rigide, on s'est bas sur le mod le des mat riaux lastiques lin aires isotropes. L'utilisation de la m thode des l ments finis et du maillage uniforme est tr s attrayante. On a utilis l'information mutuelle selon Mattes comme crit re de similarit et la descente de gradient conjugu comme la m thode d'optimisation. Le portage des algorithmes s quentiels dans l'environnement parall le sur un vaste panel d'architecture comme le supercalculateur et la grille de calcul est tr s important. La parall lisation est fond e sur l'architecture SPMD-DM.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783841780249
ISBN-10:
3841780245
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
French
More Product Details
Page Count:
140
Carton Quantity:
58
Product Dimensions:
5.98 x 0.33 x 9.02 inches
Weight:
0.47 pound(s)
Country of Origin:
FR
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Technology
Computers | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Pour effectuer des superpositions et ventuellement des fusions des images en imagerie m dicale, il est indispensable que les images soient mises en correspondance. Ce livre traite la fois le recalage rigide et non rigide multimodal. On a choisi la rotation centr e, la translation et le changement d' chelle comme transformation rigide. Pour le recalage non rigide, on s'est bas sur le mod le des mat riaux lastiques lin aires isotropes. L'utilisation de la m thode des l ments finis et du maillage uniforme est tr s attrayante. On a utilis l'information mutuelle selon Mattes comme crit re de similarit et la descente de gradient conjugu comme la m thode d'optimisation. Le portage des algorithmes s quentiels dans l'environnement parall le sur un vaste panel d'architecture comme le supercalculateur et la grille de calcul est tr s important. La parall lisation est fond e sur l'architecture SPMD-DM.
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