Published 2010
| Version v1
Conference paper
Riemannian Median and Its Applications for Orientation Distribution Function Computing
Contributors
Others:
- Computational Imaging of the Central Nervous System (ATHENA) ; Centre Inria d'Université Côte d'Azur (CRISAM) ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
- Brain imaging (LIAMA) ; Laboratoire Franco-Chinois d'Informatique, d'Automatique et de Mathématiques Appliquées (LIAMA) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Chinese Academy of Sciences [Changchun Branch] (CAS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institute of Automation - Chinese Academy of Sciences-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Chinese Academy of Sciences [Changchun Branch] (CAS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institute of Automation - Chinese Academy of Sciences-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Description
The geometric median is a classic robust estimator of centrality for data in Euclidean spaces, and it has been generalized in analytical manifold in [1]. Recently, an intrinsic Riemannian framework for Orientation Distribution Function (ODF) was proposed for the calculation in ODF field [2]. In this work, we prove the unique existence of the Riemannian median in ODF space. Then we explore its two potential applications, median filtering and atlas estimation.
Abstract
International audienceAdditional details
Identifiers
- URL
- https://inria.hal.science/inria-00497246
- URN
- urn:oai:HAL:inria-00497246v1
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- UNICA