Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust image segmentation model based on binary level set

論文の概要: Robust image segmentation model based on binary level set

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13392v2
Date: Mon, 15 Apr 2024 06:46:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 20:12:09.260196
Title: Robust image segmentation model based on binary level set
Title（参考訳）: バイナリレベルセットに基づくロバスト画像分割モデル
Authors: Wenqi Zhao,
Abstract要約: 本論文は、強度不均一画像における照明項をモデル化する。ノイズの多い画像に対するモデルのロバスト性を高めるために,提案モデルにバイナリレベルセットモデルを組み込む。変分演算子GLを導入することにより,ノイズの多い画像のセグメンテーション能力が向上することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6985338895569204
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In order to improve the robustness of traditional image segmentation models to noise, this paper models the illumination term in intensity inhomogeneity images. Additionally, to enhance the model's robustness to noisy images, we incorporate the binary level set model into the proposed model. Compared to the traditional level set, the binary level set eliminates the need for continuous reinitialization. Moreover, by introducing the variational operator GL, our model demonstrates better capability in segmenting noisy images. Finally, we employ the three-step splitting operator method for solving, and the effectiveness of the proposed model is demonstrated on various images.
Abstract（参考訳）: 従来の画像分割モデルの雑音に対する堅牢性を改善するため,本論文は強度不均一画像の照度項をモデル化する。さらに、ノイズの多い画像に対するモデルの堅牢性を高めるため、提案モデルにバイナリレベルセットモデルを組み込む。従来のレベルセットと比較すると、バイナリレベルセットは継続的再初期化の必要性を排除している。さらに,変分演算子GLを導入することにより,ノイズ画像のセグメント化能力が向上することを示す。最後に, 3段階分割演算子法を適用し, 様々な画像に対して提案手法の有効性を示す。

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