Using Eigenvalue Derivatives for Edge Detection in DT-MRI Data

Schultz, Thomas; Seidel, Hans-Peter

doi:10.1007/978-3-540-69321-5_20

Using Eigenvalue Derivatives for Edge Detection in DT-MRI Data

Schultz, T., & Seidel, H.-P. (2008). Using Eigenvalue Derivatives for Edge Detection in DT-MRI Data. In G., Rigoll (Ed.), Pattern Recognition: 30th DAGM Symposium (pp. 193-202). Berlin: Springer.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-1D51-F 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000E-2E13-A

資料種別: 会議論文

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Schultz, Thomas¹, 著者
Seidel, Hans-Peter¹, 著者

所属:
1Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40047

内容説明

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キーワード: -

要旨: This paper introduces eigenvalue derivatives as a fundamental tool to discern the different types of edges present in matrix-valued images. It reviews basic results from perturbation theory, which allow one to compute such derivatives, and shows how they can be used to obtain novel edge detectors for matrix-valued images. It is demonstrated that previous methods for edge detection in matrix-valued images are simplified by considering them in terms of eigenvalue derivatives. Moreover, eigenvalue derivatives are used to analyze and refine the recently proposed Log-Euclidean edge detector. Application examples focus on data from diffusion tensor magnetic resonance imaging (DT-MRI).

資料詳細

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言語: eng - English

日付: 修正: 2009-03-19出版: 2008

出版の状態: 出版

ページ: -

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: eDoc: 428219
DOI: 10.1007/978-3-540-69321-5_20
URI: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-69321-5_20
その他: Local-ID: C125756E0038A185-DAAFB03E8B94B2F7C125753F00545E1E-Schultz2008DAGM

学位: -

訴訟

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出版物 1

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出版物名: Pattern Recognition : 30th DAGM Symposium

種別: 会議論文集

著者・編者:
Rigoll, Gerhard, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Berlin : Springer

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 193 - 202 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-540-69320-8

出版物 2

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出版物名: Lecture Notes in Computer Science

種別: 連載記事

著者・編者:

所属:

出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: 5096 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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