An Overview on the Latest Nature-Inspired and Metaheuristics-Based Image Registration Algorithms

El trabajo corresponde a una publicación con invitación realizada por la revista, en cuya elaboración participaron miembros del equipo de investigación PAIDI de la Universidad de Jaén "Ingeniería Computacional Aplicada", cuyo responsable es el primer autor de la publicación. La investigaci...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Santamaria, J., Rivero-Cejudo, M.L., Martos-Fernández, M.A., Roca, F.
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2020
País:España
Institución:Universidad de Jaén
Repositorio:RUJA. Repositorio Institucional de la Producción Científica de la Universidad de Jaén
OAI Identifier:oai:ruja.ujaen.es:10953/2315
Acceso en línea:https://doi.org/10.3390/app10061928
https://hdl.handle.net/10953/2315
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Metaheuristics
Image registration
Computer vision
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spelling An Overview on the Latest Nature-Inspired and Metaheuristics-Based Image Registration AlgorithmsSantamaria, J.Rivero-Cejudo, M.L.Martos-Fernández, M.A.Roca, F.MetaheuristicsImage registrationComputer visionEvolutionary computationEl trabajo corresponde a una publicación con invitación realizada por la revista, en cuya elaboración participaron miembros del equipo de investigación PAIDI de la Universidad de Jaén "Ingeniería Computacional Aplicada", cuyo responsable es el primer autor de la publicación. La investigación corresponde a una línea de investigación desarrollada por el autor desde 2003.The development of automated image registration (IR) methods is a well-known issue within the computer vision (CV) field and it has been largely addressed from multiple viewpoints. IR has been applied to a high number of real-world scenarios ranging from remote sensing to medical imaging, artificial vision, and computer-aided design. In the last two decades, there has been an outstanding interest in the application of new optimization approaches for dealing with the main drawbacks present in the early IR methods, e.g., the Iterative Closest Point (ICP) algorithm. In particular, nature-inspired computation, e.g., evolutionary computation (EC), provides computational models that have their origin in evolution theories of nature. Moreover, other general purpose algorithms known as metaheuristics are also considered in this category of methods. Both nature-inspired and metaheuristic algorithms have been extensively adopted for tackling the IR problem, thus becoming a reliable alternative for optimization purposes. In this contribution, we aim to perform a comprehensive overview of the last decade (2009–2019) regarding the successful usage of this family of optimization approaches when facing the IR problem. Specifically, twenty-four methods (around 16 percent) of more than one hundred and fifty different contributions in the state-of-the-art have been selected. Several enhancements have been accordingly provided based on the promising outcomes shown by specific algorithmic designs. Finally, our research has shown that the field of nature-inspired and metaheuristic algorithms has increased its interest in the last decade to address the IR problem, and it has been highlighted that there is still room for improvementMDPI (Switzerland)202420242020info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://doi.org/10.3390/app10061928https://hdl.handle.net/10953/2315reponame:RUJA. Repositorio Institucional de la Producción Científica de la Universidad de Jaéninstname:Universidad de JaénInglésApplied Sciences 2020; 10, 1928Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ruja.ujaen.es:10953/23152026-06-24T12:41:07Z
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