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基于加权总变差和非局部形状描述符的非局部特征的联合分割/配准模型。 (英语) Zbl 1437.94014号

摘要:分割和配准是许多成像情况的基础步骤:虽然分割旨在识别图像的相关成分以进行可视化或定量分析,但配准包括将图像的显著特征映射到另一图像的相应特征上。我们不是一个接一个地线性处理这些任务,因此在不关联它们的情况下,我们提出了一个统一的变分模型,在超弹性环境中同时处理这两个操作。差异性度量将局部和全局(或基于区域的)信息联系起来,因为它依赖于加权总变化和受分段常数Mumford–Shah模型启发的非局部形状描述符。给出了强调模型的数学和实际稳健性的理论结果,包括极小值的存在性、与分割步骤的联系、加权半范数的非局部特征、渐近结果和伽马收敛性。这项工作的初步版本出现在[“基于加权总变分和非局部形状描述符的统一超弹性关节分割/注册模型”,载于:第六届国际计算机视觉尺度空间和变分方法会议,F.Lauze等人(编辑),Springer International,Cham,2017年,第614-625页],但它既没有对所提出的材料进行证明,也没有对数值处理进行详细说明(发展的非局部算法以及与相关工作的广泛比较)。

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94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
65D18天 计算机图形、图像分析和计算几何的数值方面

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