Resumen

Proponemos un modelo de segmentación de imágenes convexo en una formulación de conjunto de nivel variacional. Tanto la información local como la información global se tienen en cuenta para obtener mejores resultados de segmentación. Primero proponemos una función de energía globalmente convexa para combinar los términos de ajuste de intensidad local y global. La función de energía propuesta se modifica luego agregando un detector de bordes para forzar al contorno activo a la frontera de manera más fácil. Luego aplicamos el método de split Bregman para minimizar eficientemente la función de energía propuesta. Al utilizar una función de peso que varía con la ubicación de la imagen, el modelo propuesto puede equilibrar dinámicamente los pesos entre los términos de ajuste local y global. Hemos aplicado el modelo propuesto a imágenes sintéticas y reales con resultados deseables. La comparación con otros modelos también demuestra la precisión y superioridad del modelo propuesto.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Convexo; Segmentación de imágenes; Formulación variacional de conjuntos de niveles; Información local; Información global; Funcional de energía
• Keywords:Convex; Image segmentation; Variational level set formulation; Local information; Global information; Energy functional