論文の概要: An Implemention of Two-Phase Image Segmentation using the Split Bregman Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06351v1
- Date: Fri, 08 Aug 2025 14:30:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.261389
- Title: An Implemention of Two-Phase Image Segmentation using the Split Bregman Method
- Title（参考訳）: Split Bregman 法による2相画像分割の一実装
- Authors: Olakunle S. Abawonse, Günay Doğan,
- Abstract要約: 我々はGoldstein, Bresson, Osherによって提案された2相画像分割アルゴリズムをcitegold:breで実装した。
このアルゴリズムは、与えられた2d画像の領域を前景領域と背景領域に分割し、画像の各ピクセルをこれらの2つの領域の1つに割り当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we describe an implementation of the two-phase image segmentation algorithm proposed by Goldstein, Bresson, Osher in \cite{gold:bre}. This algorithm partitions the domain of a given 2d image into foreground and background regions, and each pixel of the image is assigned membership to one of these two regions. The underlying assumption for the segmentation model is that the pixel values of the input image can be summarized by two distinct average values, and that the region boundaries are smooth. Accordingly, the model is defined as an energy in which the variable is a region membership function to assign pixels to either region, originally proposed by Chan and Vese in \cite{chan:vese}. This energy is the sum of image data terms in the regions and a length penalty for region boundaries. Goldstein, Bresson, Osher modify the energy of Chan-Vese in \cite{gold:bre} so that their new energy can be minimized efficiently using the split Bregman method to produce an equivalent two-phase segmentation. We provide a detailed implementation of this method \cite{gold:bre}, and document its performance with several images over a range of algorithm parameters.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、Goldstein, Bresson, Osher in \cite{gold:bre} による2相画像分割アルゴリズムの実装について述べる。
このアルゴリズムは、与えられた2d画像の領域を前景領域と背景領域に分割し、画像の各ピクセルをこれらの2つの領域の1つに割り当てる。
セグメンテーションモデルの基本的な前提は、入力画像の画素値は2つの異なる平均値で要約でき、領域境界は滑らかであるということである。
したがって、このモデルは、変数がそれぞれの領域にピクセルを割り当てる領域メンバシップ関数であるエネルギーとして定義され、もともとChan と Vese によって \cite{chan:vese} で提案された。
このエネルギーは領域内の画像データ項の合計であり、領域の境界に対する長さペナルティである。
Goldstein, Bresson, Osher は Chan-Vese のエネルギーを \cite{gold:bre} で修正し、スプリット・ブレグマン法を用いてその新しいエネルギーを効率的に最小化し、等価な二相セグメンテーションを生成する。
本稿では,この手法の詳細な実装について述べるとともに,その性能をアルゴリズムパラメータの幅を越えて複数の画像で記録する。
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