Abstrakt. I detta dokument föreslås en tvåstegsmetod för segmentering av suddiga bilder i närvaro av Poisson eller multiplikativ Gammabuller. Metoden är inspirerad av ett tidigare arbete med tvåstegssegmentering och användningen av en I-divergence term för att hantera buller. Det första steget i vår metod är att hitta en smidig lösning u till en konvex variant av Mumford-Shah-modellen där L2 data-fidelity-termen ersätts av en I-divergence-term. En primal-dual algoritm antas för att effektivt lösa minimeringsproblemet. Vi bevisar konvergensen av algoritmen och unikheten i lösningen u. När u erhållits, sedan i det andra steget, segmenteringen görs genom att tröskel u i olika faser. Tröskelvärdena kan anges av användarna eller erhållas automatiskt genom att använda vilken klustermetod som helst. I vår metod, kan vi få alla K-fas segmentering (K ≥ 2) genom att välja (K − 1) trösklar efter u hittas. Att ändra K eller tröskelvärdena kräver inte att u beräknas på nytt. Experimentella resultat visar att vår tvåstegsmetod presterar bättre än många vanliga tvåfas- eller flerfassegmenteringsmetoder för mycket allmänna bilder, inklusive antimass-, tubulär-, MRT- och lågljusbilder.
Chan och Al. REF föreslår en tvåstegsmetod för bildsegmentering av suddiga bilder med Poisson eller multiplikativ gammabrus.
A TWO-STAGE IMAGE SEGMENTATION METHOD FOR BLURRY IMAGES WITH POISSON OR MULTIPLICATIVE GAMMA NOISE
{'venue': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'journal': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}