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Photo von Heinz Wörn

Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Heinz Wörn

Professor im Ruhestand
Tel.: +49 721 608-44006
Fax: +49 721 608-47141
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Zur Person

Professor Wörn studierte Elektrotechnik an der Universität Stuttgart und promovierte dort am Institut für Werkzeugmaschinen mit seiner Arbeit zu dem Thema "Mehrprozessorsteuerungssystem für Werkzeugmaschinen mit standartisierten Schnittstellen". Im Anschluss arbeitete er bei KUKA Schweißanlagen und Roboter GmbH, wo er eine leitende Stellung in Forschung und Entwicklung inne hatte. Professor Wörn ist ein international anerkannter Experte für Roboter und Automation. Seine Erfahrung umfasst Roboteranwendungen, Robotersteuerungen und Sensoren für Roboter, sowie deren Programmmierung und Simulation. Seit 1997 leitet er das Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik der Universität Karlsruhe als Professor für "Komplexe Systeme in Automation und Robotik".

Forschungsgebiete

  • Planung, Programmierung, Steuerung, Diagnose und Sensorsysteme für Industrieroboter
  • Autonome, mobile Roboter, Mikroroboter, Serviceroboter, Teleroboter, Autonome Fahrzeuge
  • Planung und Simulation von Anlagen und Fabriken
  • Roboter- und sensorgestützte Chirurgie
  • Mikromontage
  • Modellierung komplexer Systeme in Produktion und Medizin

Combined Medical Image Registration Method using both Mutual and Gradient Information

AutorK. Safronov, I. Tchouchenkov, H. Wörn
Jahr2006
Veröffentlicht inProceeding of the 8th International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT\\\'2006), Vol. 1
KurzfassungThe purpose of this paper is to present a new method of medical images registration using both gradient and mutual information. The existing image registration methods using mutual information fail in some cases, i.e. cannot register tomograms with feasible accuracy. A new image registration method using gradient information was developed to solve this problem. However this new method also has problems on some sets of tomograms. Therefore we have developed a new algorithm that combines image registration using mutual information and image registration using gradient information. In this paper we have also presented some improvements on the gradient based method and voxel property based method.
Bibtex@article{ ipr_1164709456, author = "{K. Safronov and I. Tchouchenkov and H. W{{\"o}}rn}", title = "{Combined Medical Image Registration Method using both Mutual and Gradient Information}", year = "2006", journal = "{Proceeding of the 8th International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT\\\'2006), Vol. 1}", pages = "7--10", }
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