Fugu-MT 論文翻訳(概要): SAR image segmentation algorithms based on I-divergence-TV model

論文の概要: SAR image segmentation algorithms based on I-divergence-TV model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09365v1
Date: Sat, 9 Dec 2023 04:14:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-15 14:21:50.485911
Title: SAR image segmentation algorithms based on I-divergence-TV model
Title（参考訳）: I-divergence-TVモデルに基づくSAR画像分割アルゴリズム
Authors: Guangming Liu, Quanying Sun, Qi iu
Abstract要約: 合成開口レーダ(SAR)画像を乗法ガンマノイズで分割するために,I-divergence-TVモデルに基づく新しい変動能動輪郭モデルを提案する。提案したモデルでは,輪郭が弱いあるいはぼやけたエッジで効率的に停止でき,画像の外部境界や内部境界を自動的に検出することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7458485930898191
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a novel variational active contour model based on I-divergence-TV model to segment Synthetic aperture radar (SAR) images with multiplicative gamma noise, which hybrides edge-based model with region-based model. The proposed model can efficiently stop the contours at weak or blurred edges, and can automatically detect the exterior and interior boundaries of images. We incorporate the global convex segmentation method and split Bregman technique into the proposed model, and propose a fast fixed point algorithm to solve the global convex segmentation question[25]. Experimental results for synthetic images and real SAR images show that the proposed fast fixed point algorithm is robust and efficient compared with the state-of-the-art approach.
Abstract（参考訳）: 本稿では,I-divergence-TVモデルに基づく新しい変分能動輪郭モデルを提案し,領域ベースモデルとエッジベースモデルを組み合わせた乗法ガンマノイズを用いた合成開口レーダ(SAR)画像の分割を行う。提案モデルでは,輪郭が弱あるいはぼやけたエッジで効率的に停止でき,画像の外部境界や内部境界を自動的に検出することができる。本研究では,大域凸セグメンテーション法とbregman法をモデルに分割し,大域凸セグメンテーション問題を解くための高速不動点アルゴリズムを提案する[25]。合成画像と実SAR画像の実験結果から,提案した高速固定点アルゴリズムは最先端手法と比較して頑健かつ効率的であることがわかった。

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