論文の概要: Comparing Image Segmentation Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06201v1
- Date: Mon, 10 Feb 2025 06:54:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:31:46.884066
- Title: Comparing Image Segmentation Algorithms
- Title（参考訳）: 画像分割アルゴリズムの比較
- Authors: Milind Cherukuri,
- Abstract要約: ノイズの多い画像 y と所望のクリーンな画像 x の関係を捉えるエネルギー関数 E(x, y) を提案する。
提案手法の性能を従来の反復条件に対して評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This paper presents a novel approach for denoising binary images using simulated annealing (SA), a global optimization technique that addresses the inherent challenges of non convex energy functions. Binary images are often corrupted by noise, necessitating effective restoration methods. We propose an energy function E(x, y) that captures the relationship between the noisy image y and the desired clean image x. Our algorithm combines simulated annealing with a localized optimization strategy to efficiently navigate the solution space, minimizing the energy function while maintaining computational efficiency. We evaluate the performance of the proposed method against traditional iterative conditional modes (ICM), employing a binary image with 10% pixel corruption as a test case. Experimental results demonstrate that the simulated annealing method achieves a significant restoration improvement, yielding a 99.19% agreement with the original image compared to 96.21% for ICM. Visual assessments reveal that simulated annealing effectively removes noise while preserving structural details, making it a promising approach for binary image denoising. This work contributes to the field of image processing by highlighting the advantages of incorporating global optimization techniques in restoration tasks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非凸エネルギー関数の固有問題に対処する大域的最適化手法であるシミュレート・アニーリング (SA) を用いたバイナリ画像の復号化手法を提案する。
バイナリ画像は、しばしばノイズによって破損し、効果的な復元方法を必要とする。
ノイズの多い画像 y と所望のクリーンな画像 x の関係を捉えるエネルギー関数 E(x, y) を提案する。
本アルゴリズムは,シミュレーションアニールと局所最適化戦略を組み合わせることで,解空間を効率的にナビゲートし,計算効率を維持しながらエネルギー関数を最小化する。
従来の反復条件モード (ICM) に対する提案手法の性能評価を行い, テストケースとして10%画素の劣化を有する2値画像を用いた。
実験結果から, 模擬アニーリング法は, ICMの96.21%に比べて99.19%の精度で復元できることがわかった。
ビジュアルアセスメントにより、シミュレートされたアニーリングは構造的詳細を保存しながらノイズを効果的に除去し、バイナリ画像のデノイングに有望なアプローチであることが明らかになった。
本研究は, 修復作業にグローバル最適化手法を組み込むことの利点を強調し, 画像処理分野に寄与する。
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