大型电子显微图像堆叠的梯度域处理
摘要：基于梯度域的大型体数据处理中的新技术研究：一种用于处理注册电子显微图像堆栈的新梯度域技术，以去除图像之间的不连续性，并保留图像内的细节。我们首先沿切片轴对图像堆栈进行各向异性扩散处理，然后在每个切片内求解屏蔽的Poisson方程以重新引入细节。最终的图像堆栈在切片轴上是连续的（有助于跟踪切片之间的信息），并且在每个切片内保持了锐利的细节（支持自动特征检测）。为了支持此编辑，我们描述了首个专为高效处理大规模超大内存数据的梯度域多网格求解器的实现。
作者：Michael Kazhdan, Randal Burns, Bobby Kasthuri, Jeff Lichtman, Jacob Vogelstein, Joshua Vogelstein
论文ID：1310.0041
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2013-10-02