Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anisotropic Mesh Adaptation for Image Segmentation Based on Mumford-Shah Functional

論文の概要: Anisotropic Mesh Adaptation for Image Segmentation Based on Mumford-Shah Functional

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08696v1
Date: Fri, 17 Jul 2020 00:00:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 14:49:04.044053
Title: Anisotropic Mesh Adaptation for Image Segmentation Based on Mumford-Shah Functional
Title（参考訳）: Mumford-Shah関数に基づく画像分割のための異方性メッシュ適応
Authors: Karrar Abbas and Xianping Li
Abstract要約: マンフォード-シャー汎関数に基づく偏微分方程式(PDE)モデルを解くことにより画像分割を考える。画像表現のための異方性メッシュ適応とPDEモデルを解く有限要素法を組み合わせた新しいアルゴリズムを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the resolution of digital images increase significantly, the processing of images becomes more challenging in terms of accuracy and efficiency. In this paper, we consider image segmentation by solving a partial differentiation equation (PDE) model based on the Mumford-Shah functional. We develop a new algorithm by combining anisotropic mesh adaptation for image representation and finite element method for solving the PDE model. Comparing to traditional algorithms solved by finite difference method, our algorithm provides faster and better results without the need to resizing the images to lower quality. We also extend the algorithm to segment images with multiple regions.
Abstract（参考訳）: デジタル画像の解像度が大幅に向上するにつれて、精度と効率の点で画像の処理がより困難になる。本稿では,マンフォード・シャー関数に基づく偏微分方程式(PDE)モデルによる画像分割について考察する。画像表現のための異方性メッシュ適応とPDEモデルを解く有限要素法を組み合わせた新しいアルゴリズムを開発した。有限差分法で解いた従来のアルゴリズムと比較して, 画像の画質を下げることなく, より高速かつ優れた結果が得られる。また,複数の領域の画像を分割するアルゴリズムも拡張した。

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