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J-GLOBAL ID：201802224260854149   整理番号：18A1244913

画像セグメンテーションのためのL_0正則化離散変分レベル集合法【JST・京大機械翻訳】

The L ₀-regularized discrete variational level set method for image segmentation

著者 (4件)： Liu Yang (College of Mathematics and Statistics, Chongqing University, Chongqing 401331, China) ,  He Chuanjiang (College of Mathematics and Statistics, Chongqing University, Chongqing 401331, China) ,  Wu Yongfei (College of Data Science, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Ren Zemin (College of Mathematics and Physics, Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331, China)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 75  ページ： 32-43  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,レベル集合法の新しい変種を提示し,次に,画像セグメンテーションのためのChan-Veseモデルに従って,離散フレームワークにおけるL_0勾配正則化器とL_0関数正則化器を含む三元変分レベル集合モデルを提案した。既存のレベルセット法とは異なり,その値が{0,0.5,1}内にある三成分関数の0.5レベル集合を用いて,サブ領域間の界面を暗黙的に表現し,界面の長さと前景部分領域の面積を離散的に測定するためにL_0計数演算子を用いた。提案したモデルは,Chan-Veseモデルの離散形式と見なすことができる。半二次分割法に基づいて,このモデルを効率的に解くための交互最小化アルゴリズムを設計した。実験結果は,提案した方法が,厳しい雑音,異常値または低コントラストを有する画像のセグメンテーションに対して良好な性能を有することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  *画像 ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  界面 ,  異常値 ,  *変分法 ,  雑音 ,  分割法 ,  *正則化
準シソーラス用語： 計数 ,  前景 ,  *レベルセット法 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像セグメンテーション ,  レベルセット ,  変分モデル ,  L_0ベース正則化装置

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像セグメンテーション ,  正則化 ,  変分 ,  レベル集合法