論文の概要: Semi-sparsity Priors for Image Structure Analysis and Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09141v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 18:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 15:36:05.690964
• Title: Semi-sparsity Priors for Image Structure Analysis and Extraction
• Title（参考訳）: 画像構造解析と抽出のための半スパーシティ・プリエント
• Authors: Junqing Huang, Haihui Wang, Michael Ruzhansky
• Abstract要約: 画像構造解析と抽出のための半スパース正規化フレームワークを提案する。 有名な階段のアーチファクトを導入することなく,画像構造を保存できることが示される。 また,乗算器の方向法(ADMM)に基づく効率的な数値解も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.130722489512822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Image structure-texture decomposition is a long-standing and fundamental problem in both image processing and computer vision fields. In this paper, we propose a generalized semi-sparse regularization framework for image structural analysis and extraction, which allows us to decouple the underlying image structures from complicated textural backgrounds. Combining with different textural analysis models, such a regularization receives favorable properties differing from many traditional methods. We demonstrate that it is not only capable of preserving image structures without introducing notorious staircase artifacts in polynomial-smoothing surfaces but is also applicable for decomposing image textures with strong oscillatory patterns. Moreover, we also introduce an efficient numerical solution based on an alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm, which gives rise to a simple and maneuverable way for image structure-texture decomposition. The versatility of the proposed method is finally verified by a series of experimental results with the capability of producing comparable or superior image decomposition results against cutting-edge methods.
• Abstract（参考訳）: 画像構造・テクスチャ分解は、画像処理とコンピュータビジョンの両方において、長年の根本的な問題である。 本稿では,画像構造解析と抽出のための一般化半スパース正規化フレームワークを提案する。 異なるテクスチャ解析モデルと組み合わせることで、そのような正規化は多くの従来の方法とは異なる好ましい特性を得られる。 多項式スムーシング面に悪名高い階段アーティファクトを導入することなく画像構造を保存できるだけでなく,強い振動パターンを持つ画像テクスチャの分解にも応用できることを示す。 さらに,乗算器アルゴリズムの交互方向法(ADMM)に基づく効率的な数値解を導入し,画像構造・テクスチャ分解の簡易かつ操作可能な方法を提案する。 提案手法の汎用性は, カットエッジ法に対して, 同等あるいは優れた画像分解結果を生成できることで, 一連の実験結果によって検証された。

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