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J-GLOBAL ID：202102236056928795   整理番号：21A3265978

高速画像セグメンテーションのための最適化局所プリフィッティング画像エネルギーにより駆動されるハイブリッドアクティブ輪郭モデル【JST・京大機械翻訳】

Hybrid active contour model driven by optimized local pre-fitting image energy for fast image segmentation

著者 (2件)： Yan Xin (School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou 215021, China) ,  Weng Guirong (School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou 215021, China)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 101  ページ： 586-599  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  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,最適化局所事前フィッティング画像(OLPFI)エネルギーにより駆動されるハイブリッドアクティブ輪郭モデルを高速画像セグメンテーションのために提案した。提案モデルは局所事前適合画像(LPFI)関数をエッジベース特性で領域ベース特性と最適化エッジ指標関数と組合せるので,提案モデルは強度不均一性または弱い境界を持つ画像を正しくセグメント化できるだけでなく,そのターゲットが内部で大きな雑音干渉を持つ画像を扱うことができる。2つの事前フィッティング関数を曲線進化の前に計算し,その結果,提案モデルの計算コストは大いに減少した。さらに,進化曲線はエネルギー符号関数のために画像情報に従って運動方向を適応的に選択できる。提案モデルで使用される正則化関数は,提案モデルのセグメンテーション速度を加速することができる。さらに,正則化項と長さ項の追加は,提案モデルのセグメンテーション効率を改善し,従来のペナルティと長さ項における敏感なパラメータの効果を除去するのを助ける。実験結果は,提案モデルが,画像と初期化およびパラメータに関する大きなロバスト性において,大きな効率を有することを示した。Copyright 2021 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： 干渉 ,  *最適化 ,  雑音 ,  *セグメンテーション ,  正則化 ,  ペナルティ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 画像情報 ,  *動的輪郭 ,  *画像セグメンテーション ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アクティブ輪郭モデル ,  レベルセット法 ,  画像セグメンテーション ,  エネルギー符号関数 ,  エッジ指示関数

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像セグメンテーション ,  最適化 ,  エネルギー ,  アクティブ輪郭 ,  モデル