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Heuristically Driven Front Propagation for Geodesic Paths Extraction

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Date
2005
Lien vers un document non conservé dans cette base
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00365623
Indexation documentaire
Probabilités et mathématiques appliquées
Subject
Geodesic; Fast Marching; heuristic; Front Propagation
Réf version publiée
http://dx.doi.org/10.1007/11567646_15
Pays du colloque
CHINA
Titre de l'ouvrage
Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision Third International Workshop, VLSM 2005, Beijing, China, October 16, 2005, Proceedings
Auteur
Nikos Paragios, Olivier Faugeras, Tony Chan, Christoph Schnörr
Nom de l'éditeur
Springer
Ville de l'éditeur
Berlin Heidelberg
Année
2005
ISBN
978-3-540-29348-4
URL de l'ouvrage
10.1007/11567646
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/478
Collections
  • CEREMADE : Publications
Métadonnées
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Auteur
Peyré, Gabriel
Cohen, Laurent D.
Type
Communication / Conférence
Nombre de pages du document
173-185
Résumé en anglais
In this paper we present a simple modification of the Fast Marching algorithm to speed up the computation using a heuristic. This modification leads to an algorithm that is similar in spirit to the A* algorithm used in artificial intelligence. Using a heuristic allows to extract geodesics from a single source to a single goal very quickly and with a low memory requirement. Any application that needs to compute a lot of geodesic paths can gain benefits from our algorithm. The computational saving is even more important for 3D medical images with tubular structures and for higher dimensional data.

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