論文の概要: An Active Contour Model with Local Variance Force Term and Its Efficient Minimization Solver for Multi-phase Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09036v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 02:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 15:51:37.264447
• Title: An Active Contour Model with Local Variance Force Term and Its Efficient Minimization Solver for Multi-phase Image Segmentation
• Title（参考訳）: 多相画像分割のための局所変動力項付きアクティブ輪郭モデルとその最適最小化解法
• Authors: Chaoyu Liu, Zhonghua Qiao, and Qian Zhang
• Abstract要約: 多相画像分割問題に適用可能な局所分散力(LVF)項を持つ能動輪郭モデルを提案する。 LVFでは,ノイズのある画像のセグメンテーションに非常に効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.935661780430872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an active contour model with a local variance force (LVF) term that can be applied to multi-phase image segmentation problems. With the LVF, the proposed model is very effective in the segmentation of images with noise. To solve this model efficiently, we represent the regularization term by characteristic functions and then design a minimization algorithm based on a modification of the iterative convolution-thresholding method (ICTM), namely ICTM-LVF. This minimization algorithm enjoys the energy-decaying property under some conditions and has highly efficient performance in the segmentation. To overcome the initialization issue of active contour models, we generalize the inhomogeneous graph Laplacian initialization method (IGLIM) to the multi-phase case and then apply it to give the initial contour of the ICTM-LVF solver. Numerical experiments are conducted on synthetic images and real images to demonstrate the capability of our initialization method, and the effectiveness of the local variance force for noise robustness in the multi-phase image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多相画像分割問題に適用可能な局所分散力(lvf)項を有するアクティブ輪郭モデルを提案する。 lvfでは,提案手法は雑音を伴う画像のセグメンテーションに非常に有効である。 このモデルを効率的に解くために,特徴関数による正規化項を表現し,反復的畳み込み保持法(ICTM-LVF)の修正に基づく最小化アルゴリズムを設計する。 この最小化アルゴリズムは、いくつかの条件下でのエネルギー劣化特性を享受し、セグメンテーションにおいて高い効率性能を有する。 アクティブな輪郭モデルの初期化問題を克服するため、不均一グラフラプラシアン初期化法(IGLIM)を多相ケースに一般化し、ICTM-LVFソルバの初期輪郭を与える。 合成画像と実画像を用いて数値実験を行い, 初期化法の有効性と, 多相画像分割における局所分散力の有効性を実証した。

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