論文の概要: Re-initialization-free Level Set Method via Molecular Beam Epitaxy Equation Regularization for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08861v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 08:22:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 19:44:08.175735
• Title: Re-initialization-free Level Set Method via Molecular Beam Epitaxy Equation Regularization for Image Segmentation
• Title（参考訳）: 画像分割のための分子線エピタキシー方程式正規化による再初期化自由レベルセット法
• Authors: Fanghui Song, Jiebao Sun, Shengzhu Shi, Zhichang Guo, Dazhi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,分子線エピタキシー(MBE)方程式の正則化と統合した高次準位変分法を提案する。 この方法は、MBEプロセスにおける結晶成長を利用して、レベルセット関数の進化を制限する。 滑らかなセグメンテーション曲線を生成し、細かいセグメンテーション目標を保持し、小さなオブジェクトの堅牢なセグメンテーション結果を得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41942958779358674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational level set method has become a powerful tool in image segmentation due to its ability to handle complex topological changes and maintain continuity and smoothness in the process of evolution. However its evolution process can be unstable, which results in over flatted or over sharpened contours and segmentation failure. To improve the accuracy and stability of evolution, we propose a high-order level set variational segmentation method integrated with molecular beam epitaxy (MBE) equation regularization. This method uses the crystal growth in the MBE process to limit the evolution of the level set function, and thus can avoid the re-initialization in the evolution process and regulate the smoothness of the segmented curve. It also works for noisy images with intensity inhomogeneity, which is a challenge in image segmentation. To solve the variational model, we derive the gradient flow and design scalar auxiliary variable (SAV) scheme coupled with fast Fourier transform (FFT), which can significantly improve the computational efficiency compared with the traditional semi-implicit and semi-explicit scheme. Numerical experiments show that the proposed method can generate smooth segmentation curves, retain fine segmentation targets and obtain robust segmentation results of small objects. Compared to existing level set methods, this model is state-of-the-art in both accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 変化レベルセット法は、複雑な位相変化を処理し、進化の過程で連続性と滑らかさを維持する能力により、画像分割において強力なツールとなっている。 しかし、その進化過程は不安定であり、結果として平坦あるいは過度に鋭い輪郭とセグメンテーションの失敗が生じる。 進化の精度と安定性を向上させるため,分子線エピタキシー(MBE)方程式の正則化と統合された高次集合変分法を提案する。 この方法は、MBEプロセスにおける結晶成長を利用してレベルセット関数の進化を制限し、進化過程における再初期化を回避し、分割曲線の滑らかさを調節することができる。 また、画像セグメンテーションの課題である強度不均一なノイズのある画像に対しても機能する。 変動モデルの解法として,高速フーリエ変換 (FFT) に結合した勾配流と設計スカラー補助変数 (SAV) スキームを導出し,従来の半単純・半明示的なスキームと比較して計算効率を著しく向上させることができる。 数値実験により, 提案手法はスムーズなセグメンテーション曲線を生成でき, 微細セグメンテーション目標を維持し, 小型物体のロバストなセグメンテーション結果を得ることができることがわかった。 既存のレベルセット法と比較して、このモデルは精度と効率の両面で最先端である。

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