論文の概要: A Bhattacharyya Coefficient-Based Framework for Noise Model-Aware Random
Walker Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00947v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 09:21:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-03 14:58:03.716233
- Title: A Bhattacharyya Coefficient-Based Framework for Noise Model-Aware Random
Walker Image Segmentation
- Title(参考訳): bhattacharyya係数に基づく雑音モデルに基づくランダムウォーカー画像のセグメンテーション
- Authors: Dominik Drees, Florian Eilers, Ang Bian, Xiaoyi Jiang
- Abstract要約: 本稿では,確率的モデリングに基づく重み関数の導出に関する一般的な枠組みを提案する。
このフレームワークは、ほぼどんなよく定義されたノイズモデルにも対処できる。
バイオメディカルな画像データだけでなく、合成データにも優れた性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.899824115379246
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One well established method of interactive image segmentation is the random
walker algorithm. Considerable research on this family of segmentation methods
has been continuously conducted in recent years with numerous applications.
These methods are common in using a simple Gaussian weight function which
depends on a parameter that strongly influences the segmentation performance.
In this work we propose a general framework of deriving weight functions based
on probabilistic modeling. This framework can be concretized to cope with
virtually any well-defined noise model. It eliminates the critical parameter
and thus avoids time-consuming parameter search. We derive the specific weight
functions for common noise types and show their superior performance on
synthetic data as well as different biomedical image data (MRI images from the
NYU fastMRI dataset, larvae images acquired with the FIM technique). Our
framework can also be used in multiple other applications, e.g., the graph cut
algorithm and its extensions.
- Abstract(参考訳): インタラクティブな画像セグメンテーションの方法として、ランダムウォーカーアルゴリズムがある。
このセグメンテーション手法に関するかなりの研究が近年も続けられており、多くの応用がなされている。
これらの手法は、セグメンテーション性能に強く影響するパラメータに依存する単純なガウス重み関数を用いることで一般的である。
本研究では,確率的モデリングに基づく重み関数の導出フレームワークを提案する。
このフレームワークは、ほぼどんなよく定義されたノイズモデルにも対処できる。
クリティカルパラメータを排除し、時間を要するパラメータ探索を回避する。
一般的なノイズタイプの特定の重み関数を導出し、合成データおよび異なる生体医用画像データ(nyu fastmriデータセットから得られたmri画像、fim技術で取得した幼虫画像)において優れた性能を示す。
私たちのフレームワークは、グラフカットアルゴリズムとその拡張など、他の複数のアプリケーションでも使用できます。
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