論文の概要: Active contours driven by local and global intensity fitting energy with application to SAR image segmentation and its fast solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11849v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 04:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 17:00:03.378275
• Title: Active contours driven by local and global intensity fitting energy with application to SAR image segmentation and its fast solvers
• Title（参考訳）: 局所および大域的強度フィットエネルギーにより駆動されるアクティブ輪郭とsar画像セグメンテーションとその応用とその高速解法
• Authors: Guangming Liu, Qi Liu, Jing Liang, Quanying Sun
• Abstract要約: 本研究では,Aubert-Aujol(Aubert-Aujol(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol(Auber t-Aujol)(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol(Aubert-Aujol)(Aubert-Au jol)(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol)(Aubert-Aujol)(Aujol(Aubert-Aujol 最近、Jia-Zhaoによって提案された高速デノシングアルゴリズムに着想を得て、SAR画像分割問題の解法として2つの高速固定点アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.965119490863576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel variational active contour model based on Aubert-Aujol (AA) denoising model, which hybrides geodesic active contour (GAC) model with active contours without edges (ACWE) model and can be used to segment images corrupted by multiplicative gamma noise. We transform the proposed model into classic ROF model by adding a proximity term. Inspired by a fast denosing algorithm proposed by Jia-Zhao recently, we propose two fast fixed point algorithms to solve SAR image segmentation question. Experimental results for real SAR images show that the proposed image segmentation model can efficiently stop the contours at weak or blurred edges, and can automatically detect the exterior and interior boundaries of images with multiplicative gamma noise. The proposed fast fixed point algorithms are robustness to initialization contour, and can further reduce about 15% of the time needed for algorithm proposed by Goldstein-Osher.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エッジ(awe)モデルのないアクティブ輪郭と測地アクティブ輪郭(gac)モデルをハイブリッド化し,乗算ガンマノイズにより劣化した画像のセグメント化に使用できる,aubert-aujol(aa)除音モデルに基づく新しい変分アクティブ輪郭モデルを提案する。 提案したモデルを近接項を追加して古典的ROFモデルに変換する。 最近、Jia-Zhaoによって提案された高速デノシングアルゴリズムに着想を得て、SAR画像分割問題の解法として2つの高速固定点アルゴリズムを提案する。 実SAR画像に対する実験結果から,提案した画像セグメンテーションモデルは,弱あるいはぼやけたエッジで輪郭を効率よく停止し,乗算ガンマノイズで画像の外界と内界を自動的に検出できることがわかった。 提案した高速固定点アルゴリズムは初期化輪郭に対して頑健であり、ゴールドスタイン・オッシャーが提案したアルゴリズムの約15%の時間を短縮することができる。

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