Resumen

Las texturas a menudo aparecen en imágenes del mundo real y pueden causar dificultades considerables en la segmentación de imágenes. Para segmentar imágenes de textura, proponemos un nuevo modelo de segmentación que combina un modelo de descomposición de imágenes y un modelo de contorno activo. El primer modelo es capaz de descomponer componentes estructurales y oscilantes por separado de la imagen de textura, y el segundo modelo se puede utilizar para proporcionar un contorno de segmentación suave. En detalle, simplemente reemplazamos el término de datos de la aproximación constante/suave por partes en el modelo CCV (Chan-Vese convexo) con el del modelo de descomposición de imágenes-VO (Vese-Osher). Por lo tanto, nuestro modelo propuesto puede estimar tanto los componentes estructurales como los oscilantes de las imágenes de textura, así como segmentar texturas simultáneamente. Además, diseñamos un algoritmo rápido de Split-Bregman para nuestro modelo propuesto. Finalmente, la eficacia de nuestro método se demuestra mediante la segmentación de algunas imágenes de textura

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Texturas; Segmentación de imágenes; Modelo de segmentación; Modelo de descomposición de imágenes; Modelo de contorno activo; Algoritmo de Split-Bregman
• Keywords:Textures; Image segmentation; Segmentation model; Image decomposition model; Active contour model; Split-Bregman algorithm