論文の概要: A Joint Variational Multichannel Multiphase Segmentation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04680v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 19:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-12 09:30:32.550269
• Title: A Joint Variational Multichannel Multiphase Segmentation Framework
• Title（参考訳）: ジョイント変分多チャネル多相セグメンテーションフレームワーク
• Authors: Nadja Gruber, Johannes Schwab, Sebastien Court, Elke Gizewski, Markus Haltmeier
• Abstract要約: マルチチャンネル・マルチフェーズ・イメージ・セグメンテーションのための変分画像セグメンテーション・フレームワークを提案する。 提案したエネルギー関数が大域最小化器を持つことを証明し,ノイズ入力に対する安定性と収束性を示す。 実験の結果,提案手法はシングルチャネルおよびマルチチャネルセグメンテーションタスクにおいて良好に動作することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a variational image segmentation framework for multichannel multiphase image segmentation based on the Chan-Vese active contour model. The core of our method lies in finding a variable u encoding the segmentation, by minimizing a multichannel energy functional that combines the information of multiple images. We create a decomposition of the input, either by multichannel filtering, or simply by using plain natural RGB, or medical images, which already consist of several channels. Subsequently we minimize the proposed functional for each of the channels simultaneously. Our model meets the necessary assumptions such that it can be solved efficiently by optimization techniques like the Chambolle-Pock method. We prove that the proposed energy functional has global minimizers, and show its stability and convergence with respect to noisy inputs. Experimental results show that the proposed method performs well in single- and multichannel segmentation tasks, and can be employed to the segmentation of various types of images, such as natural and texture images as well as medical images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,chan-vese能動輪郭モデルに基づく多チャンネル多相画像分割のための変分画像分割フレームワークを提案する。 本手法のコアは,複数の画像の情報を組み合わせたマルチチャネルエネルギー関数を最小化することにより,セグメント化を符号化する変数uを見つけることである。 入力の分解は、マルチチャネルフィルタリングか、あるいは、複数のチャネルで構成されている通常の自然RGBまたは医療画像を用いて行う。 その後、各チャネルの関数を同時に最小化する。 本モデルでは,シャンブル・ポック法のような最適化手法により効率的に解けるような仮定を満たす。 提案したエネルギー関数が大域最小化器を持つことを証明し,ノイズ入力に対する安定性と収束性を示す。 実験結果から,提案手法は単一・複数チャネルのセグメンテーション作業において良好に機能し,自然画像やテクスチャ画像,医用画像などの様々な画像のセグメンテーションに利用することができることがわかった。

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