論文の概要: Joint reconstruction-segmentation on graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05834v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 14:01:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:24:46.282166
• Title: Joint reconstruction-segmentation on graphs
• Title（参考訳）: グラフ上の合同再構成分割
• Authors: Jeremy Budd, Yves van Gennip, Jonas Latz, Simone Parisotto, and Carola-Bibiane Sch\"onlieb
• Abstract要約: 本稿では,グラフベースセグメンテーション手法を用いた共同再建分割法を提案する。 合併症は、関係する行列の大きいため発生し、これらの合併症がどのように管理されるかを示す。 本手法を従来のグラフベースセグメンテーション文献に精通した2頭の牛の画像の歪曲バージョンに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7829352305480285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Practical image segmentation tasks concern images which must be reconstructed from noisy, distorted, and/or incomplete observations. A recent approach for solving such tasks is to perform this reconstruction jointly with the segmentation, using each to guide the other. However, this work has so far employed relatively simple segmentation methods, such as the Chan--Vese algorithm. In this paper, we present a method for joint reconstruction-segmentation using graph-based segmentation methods, which have been seeing increasing recent interest. Complications arise due to the large size of the matrices involved, and we show how these complications can be managed. We then analyse the convergence properties of our scheme. Finally, we apply this scheme to distorted versions of ``two cows'' images familiar from previous graph-based segmentation literature, first to a highly noised version and second to a blurred version, achieving highly accurate segmentations in both cases. We compare these results to those obtained by sequential reconstruction-segmentation approaches, finding that our method competes with, or even outperforms, those approaches in terms of reconstruction and segmentation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 実用的な画像分割タスクは、ノイズ、歪み、不完全な観測から再構成しなければならない画像に関するものである。 このような課題を解決するための最近のアプローチは、この再構築をセグメンテーションと共同で行うことである。 しかし、この研究はChan-Veseアルゴリズムのような比較的単純なセグメンテーション手法を用いている。 本稿では,近年注目されているグラフに基づくセグメンテーション手法を用いて,関節再建・セグメンテーションを行う手法を提案する。 合併症の原因は行列の大きさが大きいことであり,これらの合併症がどのように管理されるかを示す。 次に、我々のスキームの収束特性を分析する。 最後に,従来のグラフに基づくセグメンテーション文献からおなじみの ‘two cows' 画像の歪曲バージョン,ノイズの多いバージョン,ぼやけたバージョンに対して,このスキームを適用し,両ケースにおいて高精度セグメンテーションを実現する。 これらの結果は, 逐次的再構成・分割手法を用いて得られた手法と比較し, 再現精度や分割精度の点で, 提案手法が競合する, あるいは性能に優れることを示した。

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