Fugu-MT 論文翻訳(概要): A locally statistical active contour model for SAR image segmentation can be solved by denoising algorithms

論文の概要: A locally statistical active contour model for SAR image segmentation can be solved by denoising algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10083v1
Date: Wed, 10 Jan 2024 00:27:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 09:17:10.396893
Title: A locally statistical active contour model for SAR image segmentation can be solved by denoising algorithms
Title（参考訳）: SAR画像セグメンテーションのための局所統計的アクティブな輪郭モデルがデノナイズアルゴリズムによって解ける
Authors: Guangming Liu, Quanying Sun, Jing Liang, Qi Liu
Abstract要約: 実SAR画像に対する実験結果から,提案した画像分割モデルは,弱い辺やぼやけた辺での輪郭を効率的に阻止できることが示された。提案したFPRD1/FPRD2モデルは、スプリット・ブレグマン法に基づくSBRDモデルに必要な時間の約1/2(またはそれ以下)である。
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 locally statistical variational active contour model based on I-divergence-TV 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. By adding a diffusion term into the level set evolution (LSE) equation of the proposed model, we construct a reaction-diffusion (RD) equation, which can gradually regularize the level set function (LSF) to be piecewise constant in each segment domain and gain the stable solution. We further transform the proposed model into classic ROF model by adding a proximity term. Inspired by a fast denoising 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 FPRD1/FPRD2 models are about 1/2 (or less than) of the time required for the SBRD model based on the Split Bregman technique.
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能動輪郭(gac)モデルをハイブリッド化したi-divergence-tvデノージングモデルに基づく,新しい局所統計変分能動輪郭モデルを提案する。提案モデルのレベル集合進化(lse)方程式に拡散項を付加することにより、各セグメント領域において段階的に一定となるレベル集合関数(lsf)を定式化し、安定解を得ることのできる反応拡散方程式(rd)を構築する。さらに,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が提案する高速な分別アルゴリズムに触発されて,sar画像分割問題を解くための2つの高速不動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FPRD1/FPRD2モデルは、スプリット・ブレグマン法に基づくSBRDモデルに必要な時間の約1/2(またはそれ以下)である。

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