<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<body><div style="font-family:Arial;"><br></div>
<div style="font-family:Arial;">Thanks, <span class="font" style="font-family:verdana, " sans-serif"">Dženan -</span><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><span class="font" style="font-family:verdana, " sans-serif"">I'll start with the N x 1:1 registration then.</span><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><span class="font" style="font-family:verdana, " sans-serif"">I can see how to resample the moving image, with the transform applied, as per the examples. However it is not clear how to _combine_ the N images together for the super-resolution resampling. Or would it be a two-step process, where each moving image is first resampled, and after that they are averaged together?</span><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><span class="font" style="font-family:verdana, " sans-serif"">Thanks -</span><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><br></div>
<div style="font-family:Arial;"><span class="font" style="font-family:verdana, " sans-serif"">  :: Gavin</span><br></div>
<div><br></div>
<div><br></div>
<div>On Tue, 6 Jun 2017, at 11:16 PM, Dženan Zukić wrote:<br></div>
<blockquote type="cite"><div dir="ltr"><div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;">Hi Gavin,<br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;"><br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;">your plan sounds good! There is no 1:N registration, so you should proceed with N 1:1 registrations. Pick one as a reference (#0 is good), register all the other time points to it. You can initialize the k+1-st iteration by the resulting transform of k-th registration to speed things up.<br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;"><br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;">And yes, you can do super-resolution by resampling all these images onto a higher resolution grid, e.g. same origin and direction, 2x higher size and 2x smaller spacing.<br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;"><br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;">ITK has all the required classes for this process. Will you let us know how satisfactory the result was? Ideally with some images :)<br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;"><div dir="ltr"><div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;"><br></div>
<div style="font-family:verdana, sans-serif;font-size:small;">Regards,<br></div>
<div><span class="font" style="font-family:verdana, " sans-serif"">Dženan Zukić, PhD, Senior R&D Engineer, Kitware (Carrboro, N.C.)</span><br></div>
</div>
</div>
</div>
<div><div style="font-family:Arial;"><br></div>
<div defang_data-gmailquote="yes"><div style="font-family:Arial;">On Tue, Jun 6, 2017 at 4:00 AM, Gavin Baker <span dir="ltr"><<a href="mailto:gavinb+itk@antonym.org">gavinb+itk@antonym.org</a>></span> wrote:<br></div>
<blockquote defang_data-gmailquote="yes" style="margin-top:0px;margin-right:0px;margin-bottom:0px;margin-left:0.8ex;border-left-width:1px;border-left-style:solid;border-left-color:rgb(204, 204, 204);padding-left:1ex;"><div style="font-family:Arial;">Hello!<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> <br></div>
<div style="font-family:Arial;"> I have a time series of 3D data (relatively low resolution), captured in<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> sequence, with small positional changes (eg. translation). I would like<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> to perform a super-resolution resampling by first co-registering each<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> volumetric dataset (using rigid registration) in order to reduce noise<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> and improve detail.<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> <br></div>
<div style="font-family:Arial;"> Is there a registration process that is 1:N (fixed:moving)?<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> <br></div>
<div style="font-family:Arial;"> Or is the recommended method to pick a fixed image (ie. #0) and register<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> each 1..N individually to it?<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> <br></div>
<div style="font-family:Arial;"> Given a set of transforms that map each of the 1..N moving images back<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> to the fixed image for registration, is it possible to then resample the<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> volume at a higher spatial resolution, combining all image data? IOW<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> super-resolution resampling?<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> <br></div>
<div style="font-family:Arial;"> I tried searching for the above and didn't have much luck finding<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> relevant info.<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> <br></div>
<div style="font-family:Arial;"> Thanks -<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> <br></div>
<div style="font-family:Arial;">   :: Gavin<br></div>
<div style="font-family:Arial;"> ______________________________<wbr>_______<br></div>
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