論文の概要: Image Segmentation using Chan-Vese Active Contours
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19344v1
- Date: Tue, 24 Jun 2025 06:16:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.511184
- Title: Image Segmentation using Chan-Vese Active Contours
- Title（参考訳）: Chan-Vese 能動輪郭を用いた画像分割
- Authors: Pranav Shenoy K. P,
- Abstract要約: 本稿では,画像分割のためのChan-Vese能動輪郭モデルの包括的導出と実装について述べる。
このモデルは、画像勾配よりも地域強度差に基づいて輪郭を進化させ、ノイズの多い画像や境界が弱い画像の分割に非常に効果的である。
医用および合成画像における実験結果は,従来のエッジベース手法と比較して,正確なセグメンテーション,ノイズに対する堅牢性,優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24864093375172566
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive derivation and implementation of the Chan-Vese active contour model for image segmentation. The model, derived from the Mumford-Shah variational framework, evolves contours based on regional intensity differences rather than image gradients, making it highly effective for segmenting noisy images or images with weak boundaries. We provide a rigorous mathematical derivation of the level set formulation, including detailed treatment of each energy term using the divergence theorem and curve evolution theory. The resulting algorithm is implemented in Python using finite difference methods with special care to numerical stability, including an upwind entropy scheme and curvature-based regularization. Experimental results on medical and synthetic images demonstrate accurate segmentation, robustness to noise, and superior performance compared to classical edge-based methods. This study confirms the suitability of the Chan-Vese model for complex segmentation tasks and highlights its potential for use in real-world imaging applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分割のためのChan-Vese能動輪郭モデルの包括的導出と実装について述べる。
このモデルはMumford-Shah変分フレームワークから派生したもので、画像勾配よりも地域強度差に基づいて輪郭を進化させ、ノイズの多い画像や境界が弱い画像の分割に非常に効果的である。
偏微分定理と曲線進化理論を用いた各エネルギー項の詳細な処理を含む、レベルセット定式化の厳密な数学的導出を提供する。
このアルゴリズムは、上向きエントロピースキームや曲率ベースの正規化を含む数値安定性に特化して有限差分法を用いてPythonで実装されている。
医用および合成画像における実験結果は,従来のエッジベース手法と比較して,正確なセグメンテーション,ノイズに対する堅牢性,優れた性能を示した。
本研究は,Chan-Veseモデルが複雑なセグメンテーションタスクに適合していることを確認し,実世界のイメージングアプリケーションでの利用の可能性を強調した。
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