論文の概要: Anisotropic mesh adaptation for region-based segmentation accounting for image spatial information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10138v1
• Date: Sun, 19 Dec 2021 12:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 18:23:43.038960
• Title: Anisotropic mesh adaptation for region-based segmentation accounting for image spatial information
• Title（参考訳）: 画像空間情報に対する領域ベースセグメンテーション会計のための異方性メッシュ適応
• Authors: Matteo Giacomini and Simona Perotto
• Abstract要約: 方法論は、領域ベースのエネルギー汎関数の最小化のための分割されたブレグマンアルゴリズムに依存している。 Bregmanアルゴリズムは,提案手法の精度とロバスト性を示す実画像の集合上でテストされる。
• 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: A finite element-based image segmentation strategy enhanced by an anisotropic mesh adaptation procedure is presented. The methodology relies on a split Bregman algorithm for the minimisation of a region-based energy functional and on an anisotropic recovery-based error estimate to drive mesh adaptation. More precisely, a Bayesian energy functional is considered to account for image spatial information, ensuring that the methodology is able to identify inhomogeneous spatial patterns in complex images. In addition, the anisotropic mesh adaptation guarantees a sharp detection of the interface between background and foreground of the image, with a reduced number of degrees of freedom. The resulting split-adapt Bregman algorithm is tested on a set of real images showing the accuracy and robustness of the method, even in the presence of Gaussian, salt and pepper and speckle noise.
• Abstract（参考訳）: 異方性メッシュ適応法により強化された有限要素ベース画像分割戦略を示す。 この手法は、領域ベースのエネルギー汎関数の最小化のための分割ブレグマンアルゴリズムと、メッシュ適応を駆動する異方性回復に基づく誤差推定に依存する。 より正確には、ベイズエネルギー汎関数は画像空間情報を考慮し、複雑な画像内の不均質な空間パターンを識別できるようにすると考えられている。 さらに、異方性メッシュ適応は、画像の背景と前景の間のインターフェースのシャープな検出を、自由度の減少とともに保証する。 得られた分割適応ブレグマンアルゴリズムは、ガウス、塩、唐辛子、スペックルノイズの存在下であっても、その手法の正確さと堅牢性を示す実画像に対して試験される。

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