布伦，安德斯;马丁·费尔南德斯，马科斯;阿卡尔、伯拉克;艾玛·穆尼奥斯·莫雷诺;莱拉·卡姆蒙;安德烈亚斯·西格弗里德森;达里奥·索萨·卡布雷拉;比约恩·斯文森;马格努斯·赫伯特森;汉斯·克努特森 相似张量阵列–存储张量阵列数据的框架。 （英语） Zbl 1183.68654号 Aja-Fernández，Santiago（编辑）等人，《图像处理和计算机视觉中的张量》。伦敦：施普林格出版社（ISBN 978-1-84882-298-6/hbk；978-1-848 82-299-3/电子书）。模式识别进展，407-428（2009）。 摘要：本章描述了张量阵列数据的存储框架，用于描述定期采样的张量场。该框架的主要组成部分称为相似张量阵列核心（STAC），是Similar卓越网络内各研究小组合作的结果。它旨在使用最小属性集捕获规则采样张量场的本质，因此可以用作“最大公约数”和张量数组处理算法之间的接口。这在医学图像分析等应用领域中可能有用，特别是在扩散张量MRI中，张量阵列数据的误解是常见的错误来源。通过在张量数组上推广严格的几何透视，与微分几何中使用的术语非常相似，STAC消除了歧义，并指导用户定义所有必要的信息。与现有的张量数组文件格式相比，它是一种极简格式，基于数组本身的内在和几何解释，而不参考其他坐标系。关于整个系列，请参见[Zbl 1175.68002号]。 理学硕士： 68单位05 计算机图形学；计算几何（数字和算法方面） 68单位10 图像处理的计算方法 92 C55 生物医学成像和信号处理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Brun}等人，in：图像处理和计算机视觉中的张量。伦敦：斯普林格。407--428（2009年；Zbl 1183.68654） 全文： 内政部 链接