論文の概要: Cartoon-texture evolution for two-region image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03513v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 16:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 18:33:31.186756
• Title: Cartoon-texture evolution for two-region image segmentation
• Title（参考訳）: 2領域画像分割のためのマンガテキスト進化
• Authors: Laura Antonelli, Valentina De Simone, Marco Viola
• Abstract要約: 2領域イメージセグメンテーション(英: two-rea image segmentation)は、画像が2つの関心領域、すなわち前景と背景に分割される過程である。 Chan, Esedo=glu, Nikolova, SIAM Journal on Applied Mathematics 66(5), 1632-1648, 2006
• 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: Two-region image segmentation is the process of dividing an image into two regions of interest, i.e., the foreground and the background. To this aim, Chan et al. [Chan, Esedo\=glu, Nikolova, SIAM Journal on Applied Mathematics 66(5), 1632-1648, 2006] designed a model well suited for smooth images. One drawback of this model is that it may produce a bad segmentation when the image contains oscillatory components. Based on a cartoon-texture decomposition of the image to be segmented, we propose a new model that is able to produce an accurate segmentation of images also containing noise or oscillatory information like texture. The novel model leads to a non-smooth constrained optimization problem which we solve by means of the ADMM method. The convergence of the numerical scheme is also proved. Several experiments on smooth, noisy, and textural images show the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 2領域イメージセグメンテーション(two-region image segmentation)は、画像を2つの関心領域、すなわち前景と背景に分割するプロセスである。 この目的のために、Chan et al。 [chan, esedo\=glu, nikolova, siam journal on applied mathematics 66(5), 1632-1648, 2006] 滑らかな画像に適したモデルを設計した。 このモデルの欠点の1つは、イメージが振動成分を含むと、セグメンテーションが悪いことである。 セグメント化される画像のマンガ・テクスチャ分解に基づいて,テクスチャのようなノイズや振動情報を含む画像の正確なセグメンテーションを生成できる新しいモデルを提案する。 新たなモデルでは,ADMM法を用いて解いた非滑らかな制約付き最適化問題を導出する。 数値スキームの収束性も証明されている。 滑らか,ノイズ,およびテクスチャ画像に関する実験により,提案手法の有効性が示された。

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