Fugu-MT 論文翻訳(概要): A variational method for curve extraction with curvature-dependent energies

論文の概要: A variational method for curve extraction with curvature-dependent energies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01494v1
Date: Mon, 01 Dec 2025 10:16:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.796341
Title: A variational method for curve extraction with curvature-dependent energies
Title（参考訳）: 曲率依存エネルギーを用いた曲線抽出の変分法
Authors: Majid Arthaud, Antonin Chambolle, Vincent Duval,
Abstract要約: 可能なエンドポイントのリスト間の曲線を抽出するための変分手法を提案する。画像から曲線と1次元構造を自動的に抽出するバイレベル最小化手法を設計するために使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15293427903448018
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a variational approach for extracting curves between a list of possible endpoints, based on the discretization of an energy and Smirnov's decomposition theorem for vector fields. It is used to design a bi-level minimization approach to automatically extract curves and 1D structures from an image, which is mostly unsupervised. We extend then the method to curvature-dependent energies, using a now classical lifting of the curves in the space of positions and orientations equipped with an appropriate sub-Riemanian or Finslerian metric.
Abstract（参考訳）: 我々は、エネルギーの離散化とベクトル場に対するスミルノフの分解定理に基づいて、可能なエンドポイントのリスト間の曲線を抽出するための変分的アプローチを導入する。画像から曲線と1D構造を自動的に抽出する二段階最小化手法を設計するのに使用されるが、ほとんど教師なしである。次に、適切なリーマン計量あるいはフィンスラー計量を備えた位置と向きの空間における曲線の古典的な持ち上げを用いて、曲率依存エネルギーへ拡張する。

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