Avanços em Visão Computacional – Capítulo 3

  • Título: Comparação de Imagens Tomográficas Cone-Beam e Multi-Slice Através da Entropia de Tsallis e da Divergência de Kullback-Leibler
  • Autores: André Sobiecki, Celso Denis Gallão, Daniel Cardoso Cosme e Paulo Sérgio Silva Rodrigues
  • DOI:10.7436/2012.avc.3
  • Resumo: Registro de imagens é uma técnica que compara duas imagens para fins de alinhamento e calibração. Geralmente, podemos realizar o alinhamento das características geométricas, bem como perfil de luminância. O alinhamento de luminância está relacionado com a quantidade de informações entre duas imagens. Até o final dos anos 90 a estratégia mais conhecida para transferência de informação entre duas distribuições de probabilidade de sistemas físicos era através da clássica entropia de Shannon. A melhoria deste tipo de formalismo atualmente é conhecida como entropia de Tsallis. Este capítulo apresenta uma análise da distribuição de probabilidade de lumiância entre imagens adquiridas de técnicas cone-beam e multi-slice, baseadas na divergência de Kullback-Leibler estendida pela estatística de Tsallis.
  • Palavras-chave:  Processamento de imagens, Entropia, Divergência de Kullback-Leibler
  • Abstract: Image registration is a technique that compares two images for alignment and calibration purposes. Generally, we can accomplish alignment of geometric features as well as luminance profile. The luminance alignment is closely related to the amount of information between two images. Until the end of 90′  s the most known strategy to measure transfer information between two probability distributions of physical systems was through the classical Shannon entropy. A further improvement of this kind of formalism is now the so called Tsallis entropy. This paper presents an analysis of the probability luminance distribution between images acquired from cone-beam and multi-slice techniques based on the Kullback-Leibler divergence, extended for Tsallis statistics.
  • Keywords: Image processing, Entropy, Kullback-Leibler divergence.
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