Level Set KSVD

要約

画像セグメンテーションのための新しいアルゴリズムであるレベルセット KSVD を紹介します。
レベルセット KSVD は、特徴抽出のためのスパース辞書学習の方法と、画像セグメンテーションのための変分レベルセット方法を結合します。
具体的には、KSVD によって学習された機能を備えた Chan-Vese 関数の一般化を使用します。
このモデルの動機は農業に基づいています。
航空画像は、さまざまな作物における菌類の蔓延を検出するために撮影されます。
私たちのモデルは綿花畑のそのような画像でテストされています。
結果を他の方法と比較します。

要約(オリジナル)

We present a new algorithm for image segmentation – Level-set KSVD. Level-set KSVD merges the methods of sparse dictionary learning for feature extraction and variational level-set method for image segmentation. Specifically, we use a generalization of the Chan-Vese functional with features learned by KSVD. The motivation for this model is agriculture based. Aerial images are taken in order to detect the spread of fungi in various crops. Our model is tested on such images of cotton fields. The results are compared to other methods.

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