Anisotropic mesh adaptation for region-based segmentation accounting for image spatial information

要約

異方性メッシュ適応手順によって強化された有限要素ベースの画像セグメンテーション戦略が提示されます。
この方法論は、領域ベースのエネルギー汎関数を最小化するための分割ブレグマンアルゴリズムと、メッシュ適応を駆動するための異方性回復ベースの誤差推定に依存しています。
より正確には、ベイジアンエネルギー汎関数は画像の空間情報を説明すると見なされ、方法論が複雑な画像の不均一な空間パターンを識別できるようにします。
さらに、異方性メッシュ適応により、自由度の数を減らして、画像の背景と前景の間の境界面を正確に検出できます。
結果として得られる分割適応ブレグマンアルゴリズムは、ガウス、塩、コショウ、スペックルノイズが存在する場合でも、メソッドの精度と堅牢性を示す一連の実像でテストされます。

要約(オリジナル)

A finite element-based image segmentation strategy enhanced by an anisotropic mesh adaptation procedure is presented. The methodology relies on a split Bregman algorithm for the minimisation of a region-based energy functional and on an anisotropic recovery-based error estimate to drive mesh adaptation. More precisely, a Bayesian energy functional is considered to account for image spatial information, ensuring that the methodology is able to identify inhomogeneous spatial patterns in complex images. In addition, the anisotropic mesh adaptation guarantees a sharp detection of the interface between background and foreground of the image, with a reduced number of degrees of freedom. The resulting split-adapt Bregman algorithm is tested on a set of real images showing the accuracy and robustness of the method, even in the presence of Gaussian, salt and pepper and speckle noise.

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