Variativa modeller för bildsegmentering har många tillämpningar, men kan vara långsamma att beräkna. Nyligen, globalt konvexa segmentering modeller har införts som är mycket tillförlitliga, men innehåller TVregularizers, vilket gör dem svåra att beräkna. Den tidigare introducerade Split Bregman metoden är en teknik för snabb minimering av L1 regulariserade funktioner, och har applicerats på denoiserande och komprimerade avkänningsproblem. Genom att tillämpa Split Bregman-konceptet på bildsegmenteringsproblem bygger vi snabba lösare som kan överträffa mer konventionella system, såsom dualitetsbaserade metoder och grafskärningar. Vi betraktar också det relaterade problemet med ytrekonstruktion från oorganiserade datapunkter, som används för att bygga nivåuppsättning representationer i 3 dimensioner.
Minimeringen av den energifunktionella genomförs med Split-Bregman metod REF.
Geometric Applications of the Split Bregman Method: Segmentation and Surface Reconstruction
{'venue': 'Journal of Scientific Computing', 'journal': 'Journal of Scientific Computing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}