Abstrakt. I regionbaserad bildsegmentering dominerar två modeller fältet: Mumford-Shah funktionella och statistiska metoder baserade på Bayesian inference. De sistnämnda gör det möjligt att på många sätt beskriva statistiken över intensiteter i regioner, men den första omfattar rumsligt smidiga approximationer. I detta dokument visar vi att den bitvis släta Mumford-Shah funktion är en första order approximation av Bayesian a-posteriori maximization där regionstatistik beräknas i lokala fönster. Denna likvärdighet möjliggör inte bara en statistisk tolkning av den fullständiga Mumford-Shah-funktionen. Inspirerad av Bayesian modellen erbjuder den sig också att formulera en utökad Mumford-Shah funktion som tar variansen av data i beaktande.
Brox och Cremers REF har visat att medlemsstaternas energifunktion och Bayesian-modellen är likvärdiga.
On the statistical interpretation of the piecewise smooth Mumford–Shah functional
{'venue': 'in Scale Space and Variational Methods in Computer Vision, Lecture Notes in Comput. Sci. 4485', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}