論文の概要: A Multiscale Kinetic Framework for Image Segmentation: From Particle Systems to Continuum Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28619v1
• Date: Wed, 27 May 2026 15:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.177979
• Title: A Multiscale Kinetic Framework for Image Segmentation: From Particle Systems to Continuum Models
• Title（参考訳）: イメージセグメンテーションのためのマルチスケール動力学的フレームワーク:粒子系から連続体モデルへ
• Authors: Horacio Tettamanti, Giulia Guicciardi, Mattia Zanella,
• Abstract要約: 位置空間と特徴空間の両方における粒子の進化を規定する相互作用スキームを導入する。 輸送, 凝集, 拡散効果を組み合わせた空間-機能領域における粒子密度の速度論的定式化を導出した。 我々は、画像の正確なセグメンテーションのために、粒子ベースの最適化技術を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a multiscale kinetic framework for consensus-based image segmentation. By interpreting an image as a system of interacting particles, each pixel is characterised by its spatial position and an internal feature encoding color information. We introduce a coupled interaction scheme governing the evolution of particles in both position and feature spaces, from which we derive a kinetic formulation for the particle density in the space-feature domain combining transport, aggregation, and diffusion effects. Furthermore, through a suitable scaling, we obtain a first-order macroscopic model describing the evolution of the fraction of pixels carrying information on the fraction of pixels having a certain feature. Based on this reduced-complexity model, we present a data-oriented approach where we make use of particle-based optimisation techniques for the accurate segmentation of images. Numerical tests show the effectiveness of the proposed framework and its robustness under different noise conditions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,コンセンサスに基づく画像分割のためのマルチスケール動力学的フレームワークを提案する。 粒子を相互作用するシステムとして画像を解釈することにより、各画素はその空間的位置と色情報を符号化する内部特徴とを特徴付ける。 本研究では, 粒子の移動, 凝集, 拡散効果を組み合わせた空間-空間領域における粒子密度の運動的定式化を導出した, 位置空間および特徴空間における粒子の進化を規定する結合相互作用方式を提案する。 さらに、適切なスケーリングを行うことで、特定の特徴を有する画素の分画に関する情報を運ぶ画素の分画の進化を記述する一階のマクロモデルを得る。 この縮小複雑度モデルに基づいて,画像の正確なセグメンテーションにパーティクルベース最適化技術を用いるデータ指向アプローチを提案する。 数値実験により, 異なる騒音条件下でのフレームワークの有効性とロバスト性を示す。

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