DSR: Direct Simultaneous Registration for Multiple 3D Images

要約

このホワイト ペーパーでは、直接同時登録 (DSR) という名前の新しいアルゴリズムを紹介します。これは、参照画像、特徴の抽出と照合、または情報の損失や再利用を指定せずに、3D 画像のコレクションを同時に登録します。
このアルゴリズムは、事前定義されたパノラマ画像とローカル画像の間の類似性を最大化することにより、ローカル画像フレームのグローバル ポーズを最適化します。
ローカル フレームのポーズとパノラマ画像の強度を共同で最適化する Direct Bundle Adjustment (DBA) として問題を定式化しますが、解法プロセスにおけるパノラマ画像からのポーズ推定の独立性を調査することにより、DSR を解決するために提案されています。
DBA と同じ最適なポーズを取得できることが証明されました。
提案された方法は、経食道心エコー検査 (TEE) 画像など、明確な機能が利用できないシナリオに特に適しています。
DSR は、シミュレートされた生体内 3D TEE 画像を介して、広く使用されている 4 つの方法と比較することによって評価されます。
提案された方法は、精度の点でこれら 4 つの方法よりも優れており、最先端の累積ペアワイズ推定 (APE) よりもはるかに少ない計算リソースを必要とすることが示されています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel algorithm named Direct Simultaneous Registration (DSR) that registers a collection of 3D images in a simultaneous fashion without specifying any reference image, feature extraction and matching, or information loss or reuse. The algorithm optimizes the global poses of local image frames by maximizing the similarity between a predefined panoramic image and local images. Although we formulate the problem as a Direct Bundle Adjustment (DBA) that jointly optimizes the poses of local frames and the intensities of the panoramic image, by investigating the independence of pose estimation from the panoramic image in the solving process, DSR is proposed to solve the poses only and proved to be able to obtain the same optimal poses as DBA. The proposed method is particularly suitable for the scenarios where distinct features are not available, such as Transesophageal Echocardiography (TEE) images. DSR is evaluated by comparing it with four widely used methods via simulated and in-vivo 3D TEE images. It is shown that the proposed method outperforms these four methods in terms of accuracy and requires much fewer computational resources than the state-of-the-art accumulated pairwise estimates (APE).

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