Problem geometrycznego uzgadniania danych pojawia sie m. in. przy porównywaniu
zbiorów danych jakimi sa obrazy medyczne. Pola skalarne dopasowane i uśrednione mogą
posłużyć jako wzorzec obrazowanego obiektu.

Na podstawie analizy literatury stwierdzono, że w przypadku uzgadniania pól skalarnych
przedstawiających dane topologicznie podobne, ale np. rózniące się międzyosobniczo,
dopasowanie liniowe jest niewystarczające.

W ramach pracy opracowano wielokrokowy algorytm wieloliniowego uzgadniania i uśredniania
pól skalarnych dwuwymiarowych z progresywnym zagęszczaniem siatki punktów
kontrolnych. Algorytm został zaimplementowany jako moduł platformy VisNow.
Testy modułu przeprowadzono dla dwuwymiarowych pól skalarnych danych abstrakcyjnych
oraz podjęto próbę testów na rzeczywistych danych medycznych.

Na podstawie testów sformułowano wnioski dotyczące stworzonego oprogramowania.

The problem of geometrical matching appears, when comparing data sets that are for example medical images. Scaled and averaged scalar fields can be used as a pattern of the object being imaged.

Based on the literature analysis, it was found that linear fit is insufficient in the case of matching scalar fields representing topologically similar data but with intersubject variability.

In the thesis, a multi-step algorithm of nonlinear matching and averaging two-dimensional scalar fields with progressive condensation of control points grid has been developed. The algorithm has been implemented as a VisNow platform module. Module tests were carried out for two-dimensional scalar abstract data fields and a trial on real medical data was taken.

On the basis of tests, conclusions regarding the created software were formulated.