Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Image Segmentation Model with Transformed Total Variation

論文の概要: An Image Segmentation Model with Transformed Total Variation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00571v2
Date: Tue, 4 Jun 2024 04:36:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 06:15:52.113729
Title: An Image Segmentation Model with Transformed Total Variation
Title（参考訳）: 変換総変分を用いた画像分割モデル
Authors: Elisha Dayag, Kevin Bui, Fredrick Park, Jack Xin,
Abstract要約: 変換された$ell_1$正規化に基づいて、全変動(TTV)は、他の非全変動(TV)正規化器と競合する堅牢な画像回復を有する。ファジィ・メンバシップ・イメージを用いたTTV規則化された交互方向分割-Shahモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Based on transformed $\ell_1$ regularization, transformed total variation (TTV) has robust image recovery that is competitive with other nonconvex total variation (TV) regularizers, such as TV$^p$, $0<p<1$. Inspired by its performance, we propose a TTV-regularized Mumford--Shah model with fuzzy membership function for image segmentation. To solve it, we design an alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm that utilizes the transformed $\ell_1$ proximal operator. Numerical experiments demonstrate that using TTV is more effective than classical TV and other nonconvex TV variants in image segmentation.
Abstract（参考訳）: 変換された$\ell_1$正規化に基づいて、変換された全変動(TTV)は、TV$^p$, $0<p<1$などの他の非凸全変動(TV)正規化器と競合する堅牢な画像回復を有する。画像セグメンテーションのためのファジィメンバシップ機能を備えたTTV正規化Mumford-Shahモデルを提案する。そこで我々は,変換された$\ell_1$近位演算子を利用する乗算器 (ADMM) アルゴリズムの交互方向法を設計する。数値実験により、TTVは従来のテレビや他の非凸テレビよりも画像セグメンテーションにおいて効果的であることが示されている。

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