論文の概要: Residual-driven Fuzzy C-Means Clustering for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07160v2
• Date: Mon, 20 Apr 2020 14:15:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 04:06:33.430635
• Title: Residual-driven Fuzzy C-Means Clustering for Image Segmentation
• Title（参考訳）: 画像分割のための残留駆動型ファジィC-平均クラスタリング
• Authors: Cong Wang, Witold Pedrycz, ZhiWu Li, MengChu Zhou
• Abstract要約: 画像分割のための残留駆動型ファジィC平均(FCM)について詳述する。 この枠組みに基づいて,混合雑音分布の重み付けによる重み付き$ell_2$-norm忠実度項を示す。 その結果、既存のFCM関連アルゴリズムよりも提案アルゴリズムの有効性と効率が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 152.609322951917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to its inferior characteristics, an observed (noisy) image's direct use gives rise to poor segmentation results. Intuitively, using its noise-free image can favorably impact image segmentation. Hence, the accurate estimation of the residual between observed and noise-free images is an important task. To do so, we elaborate on residual-driven Fuzzy C-Means (FCM) for image segmentation, which is the first approach that realizes accurate residual estimation and leads noise-free image to participate in clustering. We propose a residual-driven FCM framework by integrating into FCM a residual-related fidelity term derived from the distribution of different types of noise. Built on this framework, we present a weighted $\ell_{2}$-norm fidelity term by weighting mixed noise distribution, thus resulting in a universal residual-driven FCM algorithm in presence of mixed or unknown noise. Besides, with the constraint of spatial information, the residual estimation becomes more reliable than that only considering an observed image itself. Supporting experiments on synthetic, medical, and real-world images are conducted. The results demonstrate the superior effectiveness and efficiency of the proposed algorithm over existing FCM-related algorithms.
• Abstract（参考訳）: その特性が劣るため、観察された(ノイズ)画像の直接使用は、セグメンテーション結果の悪い結果をもたらす。 直観的には、ノイズのない画像を使うことは、画像のセグメンテーションに好影響を与える。 したがって、観測画像とノイズフリー画像の残差の正確な推定は重要な課題である。 そこで我々は,画像分割のための残差駆動型ファジィC-平均(FCM)について詳述する。これは,正確な残差推定を実現し,ノイズフリーな画像をクラスタリングに導く最初のアプローチである。 本研究では,異なる種類の雑音の分布から得られる残差関連忠実度項をFCMに統合することにより,残差駆動型FCMフレームワークを提案する。 この枠組みに基づき,混合雑音分布の重み付けにより重み付き$\ell_{2}$-normの忠実性項を示す。 また、空間情報の制約により、残差推定は観測画像自体のみを考慮した場合よりも信頼性が高い。 合成,医療,実世界の画像に対する支援実験を行う。 その結果,既存のfcm関連アルゴリズムよりも,提案アルゴリズムの有効性と効率が向上した。

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