考虑图像空间信息的基于区域分割的各向异性网格自适应
数值分析
2022-07-14 v2 计算机视觉与模式识别
数值分析
摘要
提出了一种由各向异性网格自适应过程增强的基于有限元的图像分割策略。该方法依赖于split Bregman算法来最小化基于区域的能量泛函，并依赖于基于各向异性恢复的错误估计来驱动网格自适应。更确切地说，考虑一个贝叶斯能量泛函以计入图像空间信息，确保该方法能够识别复杂图像中的非均匀空间模式。此外，各向异性网格自适应以更少的自由度保证了图像前景与背景间界面的清晰检测。所得到的split-adapt Bregman算法在一组真实图像上进行了测试，显示了该方法的准确性与鲁棒性，即使在存在高斯、椒盐与散斑噪声的情况下亦是如此。
引用
@article{arxiv.2112.10138,
title = {Anisotropic mesh adaptation for region-based segmentation accounting for image spatial information},
author = {Matteo Giacomini and Simona Perotto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.10138},
year = {2022}
}
备注
41 pages, 13 figures, 5 tables