論文の概要: A Smoothing and Thresholding Image Segmentation Framework with Weighted
Anisotropic-Isotropic Total Variation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10115v1
- Date: Mon, 21 Feb 2022 10:57:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-24 10:55:56.706741
- Title: A Smoothing and Thresholding Image Segmentation Framework with Weighted
Anisotropic-Isotropic Total Variation
- Title(参考訳): 重み付き異方性-等方性全変を用いた平滑・閾値画像分割フレームワーク
- Authors: Kevin Bui, Yifei Lou, Fredrick Park, Jack Xin
- Abstract要約: 異方性(異方性)と全変動(AITV)の重み付き差を組み込んだ多段階画像分割フレームワークを提案する。
提案手法は,数秒で高品質なセグメンテーション結果を生成するのに有効であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6381163133447836
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a multi-stage image segmentation framework that
incorporates a weighted difference of anisotropic and isotropic total variation
(AITV). The segmentation framework generally consists of two stages: smoothing
and thresholding, thus referred to as SaT. In the first stage, a smoothed image
is obtained by an AITV-regularized Mumford-Shah (MS) model, which can be solved
efficiently by the alternating direction method of multipliers (ADMM) with a
closed-form solution of a proximal operator of the $\ell_1 -\alpha \ell_2$
regularizer. Convergence of the ADMM algorithm is analyzed. In the second
stage, we threshold the smoothed image by $k$-means clustering to obtain the
final segmentation result. Numerical experiments demonstrate that the proposed
segmentation framework is versatile for both grayscale and color images,
efficient in producing high-quality segmentation results within a few seconds,
and robust to input images that are corrupted with noise, blur, or both. We
compare the AITV method with its original convex and nonconvex TV$^p (0<p<1)$
counterparts, showcasing the qualitative and quantitative advantages of our
proposed method.
- Abstract(参考訳): 本稿では,異方性および等方性全変動(aitv)の重み付き差分を組み込んだ多段階画像分割フレームワークを提案する。
セグメンテーションフレームワークは一般的に、平滑化としきい値化という2つの段階で構成されている。
第1段階では、$\ell_1-\alpha \ell_2$正則化器の近位演算子の閉形式解と乗算器(ADMM)の交互方向法により効率よく解けるAITV正規化ムフォードシャー(MS)モデルにより滑らかな画像を得る。
ADMMアルゴリズムの収束性を分析する。
第2段階では、スムーズな画像を$k$-meansクラスタリングで閾値付けし、最終的なセグメンテーション結果を得る。
数値実験により, 提案したセグメンテーションフレームワークは, グレースケールとカラー画像の両方に汎用性があり, 高品質なセグメンテーション結果を数秒以内で生成し, ノイズやぼかし, あるいはその両方で劣化した画像に対して頑健であることが示された。
提案手法の質的,定量的優位性を示すため,AITV法と元の凸法と非凸型TV$^p (0<p<1)$法との比較を行った。
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論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T10:00:03Z)
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