論文の概要: Using the Split Bregman Algorithm to Solve the Self-repelling Snake Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12693v2
• Date: Fri, 19 Feb 2021 02:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 23:46:55.383393
• Title: Using the Split Bregman Algorithm to Solve the Self-repelling Snake Model
• Title（参考訳）: スプリット・ブレグマン法による自走スネークモデルの解法
• Authors: Huizhu Pan, Jintao Song, Wanquan Liu, Ling Li, Guanglu Zhou, Lu Tan, Shichu Chen
• Abstract要約: 画像セグメンテーション中の輪郭位相を保存することは、多くの実践シナリオにおいて有用である。 自己反発型スネークモデル(英: Self-repelling Snake model, SR)は、非局所反発項と測地活動輪郭モデル(英: geodesic active contour model, GAC)を組み合わせることで輪郭位相を保存する変分モデルである。 本稿では,スプリット・ブレグマン法によるSRの代替手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.938176027248274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preserving contour topology during image segmentation is useful in many practical scenarios. By keeping the contours isomorphic, it is possible to prevent over-segmentation and under-segmentation, as well as to adhere to given topologies. The Self-repelling Snake model (SR) is a variational model that preserves contour topology by combining a non-local repulsion term with the geodesic active contour model (GAC). The SR is traditionally solved using the additive operator splitting (AOS) scheme. In our paper, we propose an alternative solution to the SR using the Split Bregman method. Our algorithm breaks the problem down into simpler sub-problems to use lower-order evolution equations and a simple projection scheme rather than re-initialization. The sub-problems can be solved via fast Fourier transform (FFT) or an approximate soft thresholding formula which maintains stability, shortening the convergence time, and reduces the memory requirement. The Split Bregman and AOS algorithms are compared theoretically and experimentally.
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーション中の輪郭位相を保存することは、多くの実践シナリオにおいて有用である。 輪郭が同型であるようにすることで、過剰なセグメンテーションやアンダーセグメンテーションを防ぎ、与えられた位相に固執することができる。 自己推進スネークモデル (SR) は、非局所反発項と測地活動輪郭モデル (GAC) を組み合わせることで輪郭トポロジーを保存する変分モデルである。 SRは伝統的に加法演算子分割(AOS)方式で解決される。 本稿では,スプリット・ブレグマン法によるSRの代替手法を提案する。 提案アルゴリズムでは,問題をより単純なサブプロブレムに分解し,低次進化方程式と再初期化ではなく単純なプロジェクションスキームを用いる。 サブプロブレムは、安定性を保ち、収束時間を短縮し、メモリ要求を小さくする高速フーリエ変換(FFT)または近似ソフト閾値式によって解決することができる。 Split Bregman と AOS のアルゴリズムは理論的および実験的に比較される。

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