Image Registration Improved by Generative Adversarial Networks

Das Kapitel "Image Registration Improved by Generative Adversarial Networks" widmet sich den Herausforderungen bei der Registrierung von Bildern, die von Mobiltelefonen aufgenommen wurden, die häufig von Verzerrungen wie Rauschen, Unschärfe und ungleichmäßiger Verschlechterung geplagt sind. Traditionelle Methoden der Bildregistrierung, einschließlich templatebasierter, domänenbasierter und funktionsbasierter Ansätze, werden diskutiert und als unzureichend für den Umgang mit diesen Verzerrungen befunden. Die Autoren schlagen eine neuartige GAN-Architektur vor, die pixelweisen Verlust und Content-Verlust kombiniert, um die Bildqualität für eine bessere Registrierung zu verbessern. Das Kapitel führt auch eine synthetische Verlustfunktion und eine robuste Netzwerkstruktur ein, einschließlich eines Generator- und Diskriminator-Netzwerks, um ein Wettbewerbsgleichgewicht zu erreichen. Experimente sowohl mit synthetischen als auch mit realen Datensätzen zeigen die überlegene Leistung der vorgeschlagenen Methode bei der Verbesserung der Bildqualität und der Erhöhung der Anzahl der Matching-Punkte für die Registrierung. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung der praktischen Anwendungen der verbesserten Bildregistrierung in der Bildgebung von Mobiltelefonen.