論文の概要: Difference of Anisotropic and Isotropic TV for Segmentation under Blur and Poisson Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03393v4
• Date: Fri, 16 Jun 2023 09:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 04:29:36.647972
• Title: Difference of Anisotropic and Isotropic TV for Segmentation under Blur and Poisson Noise
• Title（参考訳）: ボケ及びポアソン雑音下のセグメンテーションにおける異方性および等方性tvの相違
• Authors: Kevin Bui, Yifei Lou, Fredrick Park, Jack Xin
• Abstract要約: 画像をスムーシング・アンド・スレッディング(SaT)セグメンテーションフレームワークを採用して、スムースなソリューションを見つけ、次に$k-meansで画像のセグメンテーションを行う。 具体的には、画像平滑化ステップにおいて、ムムフォードシャーモデルの最大雑音を正則化として、異方性全変動(AITV)の最大変動に置き換える。 スキームの有効性を検証するための収束解析が提供される。
• 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 aim to segment an image degraded by blur and Poisson noise. We adopt a smoothing-and-thresholding (SaT) segmentation framework that finds a piecewise-smooth solution, followed by $k$-means clustering to segment the image. Specifically for the image smoothing step, we replace the least-squares fidelity for Gaussian noise in the Mumford-Shah model with a maximum posterior (MAP) term to deal with Poisson noise and we incorporate the weighted difference of anisotropic and isotropic total variation (AITV) as a regularization to promote the sparsity of image gradients. For such a nonconvex model, we develop a specific splitting scheme and utilize a proximal operator to apply the alternating direction method of multipliers (ADMM). Convergence analysis is provided to validate the efficacy of the ADMM scheme. Numerical experiments on various segmentation scenarios (grayscale/color and multiphase) showcase that our proposed method outperforms a number of segmentation methods, including the original SaT.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ぼかしとポアソンノイズによって劣化した画像のセグメント化を目的とする。 画像をスムースに分割するために$k$-meansクラスタリングを行う。 特に、画像平滑化ステップでは、ムンフォード・シャーモデルにおけるガウス雑音の最小二乗忠実度をポアソン雑音に対応する最大後方(map)項に置き換え、画像勾配のスパーシティを促進するための正規化として、異方性および等方性総変動(aitv)の重み付き差分を取り入れる。 このような非凸モデルに対しては、特定の分割方式を開発し、近似演算子を用いて乗算器の交互方向法(ADMM)を適用する。 ADMM方式の有効性を検証するために収束解析を行う。 様々なセグメンテーションシナリオ(grayscale/color and multiphase)における数値実験により,本手法がsatを含む多くのセグメンテーション手法を上回っていることを示した。

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