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Scale Spaces on the 3D Euclidean Motion Group for Enhancement of HARDI Data

机译:用于增强HARDI数据的3D欧式运动组上的尺度空间

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摘要

In previous work we studied left-invariant diffusion on the 2D Euclidean motion group for crossing-preserving coherence-enhancing diffusion on 2D images. In this paper we study the equivalent three-dimensional case. This is particularly useful for processing High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) data, which can be considered as 3D orientation scores directly. A complicating factor in 3D is that all practical 3D orientation scores are functions on a coset space of the 3D Euclidean motion group instead of on the entire group. We show that, conceptually, we can still apply operations on the entire group by requiring the operations to be α-right-invariant Subsequently, we propose to describe the local structure of the 3D orientation score using left-invariant derivatives and we smooth 3D orientation scores using left-invariant diffusion. Finally, we show a number of results for linear diffusion on artificial HARDI data.
机译:在先前的工作中,我们研究了2D欧几里得运动组上的左不变扩散,用于在2D图像上交叉保留相干增强扩散。在本文中,我们研究了等效的三维情况。这对于处理高角度分辨率扩散成像(HARDI)数据特别有用,该数据可以直接视为3D方向得分。 3D中的一个复杂因素是,所有实际3D定向得分都是3D欧氏运动组的陪集空间上的函数,而不是整个组上的函数。我们证明,从概念上讲,我们仍然可以通过要求运算为α-右不变来对整个组应用运算。随后,我们建议使用左不变导数来描述3D取向分数的局部结构,并使3D取向平滑使用左不变扩散进行评分。最后,我们显示了在人工HARDI数据上进行线性扩散的许多结果。

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