×

基于泰勒喷流公式的二阶Mumford-Shah模型算法。 (英语) Zbl 1458.94041号

摘要:芒福德-沙赫模型是噪声数据正则化的成熟且强大的变分工具。对于图像,这包括对边缘集和图像值本身进行正则化。因此,这些模型可以用作分割管道或平滑数据的基础。本文考虑高阶Mumford-Shah泛函,它惩罚分段多项式的偏差,而不是像一阶Mumford-Shah泛函那样惩罚分段常数函数的偏差。最小化Mumford-Shah函数,即非光滑非凸泛函,是NP难问题。与一阶Mumford-Shah泛函相比,数值求解高阶模型更具挑战性,与更多理论方面的工作相比,涉及算法方面的工作很少。本文提出了一种新的二阶Mumford-Shah正则化算法框架。它基于一个建议的高阶Mumford-Shah问题的泰勒射流格式和相应的离散化。使用ADMM方法,我们将基于离散喷射的问题分解为子问题,我们可以高效、非迭代和精确地解决这些子问题。我们导出了这些子问题的数值稳定和快速解。总之,我们得到了一个有效的整体算法。我们的方法既不需要关于灰度或颜色级别的先验知识,也不需要关于解的不连续集的形状的先验知识。我们证明了所提方法在各种数值实验中的适用性。特别是,我们将所提出的方案与文献中提出的算法进行了定量和定性的比较。

MSC公司:

94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
68平方英寸10 图像处理的计算方法
65天18分 计算机图形、图像分析和计算几何的数值方面
65K10码 数值优化和变分技术
90立方厘米 动态编程

软件:

陶片
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] B.Alexeev和R.Ward,《论Mumford-Shah型正则化的复杂性,被视为一种放松的稀疏约束》,IEEE Trans。图像处理。,19(2010年),第2787-2789页·Zbl 1371.94020号
[2] L.Ambrosio,一类新的有界变差函数的紧性定理,Boll。Unione Mat.意大利语。,3(1989年),第857-881页·Zbl 0767.49001号
[3] L.Ambrosio、L.Faina和R.March,计算机视觉中二阶自由间断问题的变分近似,SIAM J.Math。分析。,32(2001),第1171-1197页·Zbl 0996.46014号
[4] L.Ambrosio、N.Fusco和D.Pallara,《有界变差函数和自由间断问题》,克拉伦登出版社,英国牛津,2000年·Zbl 0957.49001号
[5] L.Ambrosio和V.Tortorelli,椭圆泛函通过(Gamma)-收敛逼近依赖于跳跃的泛函,Commun。纯应用程序。数学。,43(1990年),第999-1036页·Zbl 0722.49020号
[6] P.Arbelaez、M.Maire、C.Fowlkes和J.Malik,轮廓检测和分层图像分割,IEEE Trans。模式分析。《机器智能》,33(2011),第898-916页。
[7] L.Bar、T.F.Chan、G.Chung、M.Jung、N.Kiryati、N.Sochen和L.A.Vese、Mumford和Shah模型及其在图像分割和图像恢复中的应用,摘自《成像数学方法手册》,2014年,纽约斯普林格,第1-52页·Zbl 1331.94011号
[8] L.Bar、N.Sochen和N.Kiryati,图像分割和盲恢复的变分配对,《欧洲计算机视觉会议论文集》,纽约斯普林格,2004年,第166-177页·Zbl 1098.68724号
[9] M.Bergounioux和L.Piffet,图像去噪的二阶模型,集值变量分析。,18(2010),第277-306页·Zbl 1203.94006号
[10] A.Blake和A.Zisserman,《视觉重建》,麻省理工学院出版社,马萨诸塞州剑桥,1987年。
[11] T.Boccellari和F.Tomarelli,Blake和Zisserman泛函极小子的一般唯一性,Rev.Mat.Complet。,26(2013),第361-408页·Zbl 1334.49113号
[12] Y.Boykov和V.Kolmogorov,通过图形切割计算测地线和最小曲面,第九届IEEE计算机视觉国际会议论文集,2003年,第26-33页。
[13] Y.Boykov、O.Veksler和R.Zabih,通过图形切割实现快速近似能量最小化,IEEE Trans。模式分析。《机器智能》,23(2001),第1222-1239页。
[14] A.Braides、A.Defranceschi和E.Vitali,二阶变分离散模型的紧性结果,ESAIM数学。模型。数字。分析。,46(2012),第389-410页·Zbl 1272.49095号
[15] K.Bredies,通过最小化凸泛函和总广义变分惩罚恢复分段光滑多通道图像,《计算机视觉中全局优化方法的高效算法》,Springer,纽约,2014年,第44-77页。
[16] K.Bredies和M.Holler,基于全变量的JPEG解压缩模型,SIAM J.Imaging Sci。,5(2012),第366-393页·兹比尔1258.94015
[17] K.Bredies和M.Holler,基于TGV的可变图像解压缩、缩放和重建框架。第一部分:分析,SIAM J.成像科学。,8(2015),第2814-2850页·Zbl 1333.94006号
[18] K.Bredies和M.Holler,基于TGV的可变图像解压缩、缩放和重建框架。第二部分:数值,SIAM J.成像科学。,8(2015),第2851-2886页·Zbl 1333.94007号
[19] K.Bredies、K.Kunisch和T.Pock,总广义变异,SIAM J.成像科学。,3(2010年),第492-526页·Zbl 1195.49025号
[20] J.Canny,边缘检测的计算方法,IEEE Trans。模式分析。《机器智能》,8(1986),第679-698页。
[21] M.Carriero、A.Leaci和F.Tomarelli,Blake&Zisserman泛函的强极小值,Ann.Sc.Norm。超级的。比萨Cl.Sci。,25(1997),第257-285页·Zbl 1015.49010号
[22] M.Carriero、A.Leaci和F.Tomarelli,Blake和Zisserman泛函的Euler方程,《计算变量偏微分方程》,32(2008),第81-110页·Zbl 1138.49021号
[23] M.Carriero、A.Leaci和F.Tomarelli,Blake和Zisserman泛函的候选局部极小值,J.Math。Pures应用。,96(2011),第58-87页·Zbl 1218.49029号
[24] M.Carriero、A.Leaci和F.Tomarelli,Blake和Zisserman泛函的均匀密度估计,离散Contin。动态。系统。A、 31(2011),第1129-1150页·Zbl 1242.49043号
[25] A.Chambolle,变分法图像分割:Mumford和Shah泛函和离散近似,SIAM J.Appl。数学。,55(1995),第827-863页·Zbl 0830.49015号
[26] A.Chambolle,Mumford-Shah泛函的有限差分离散化,ESAIM数学。模型。数字。分析。,33(1999),第261-288页·Zbl 0947.65076号
[27] R.Chartrand和B.Wohlberg,《稀疏群群稀疏性的非凸ADMM算法》,《IEEE声学、语音和信号处理国际会议论文集》,2013年,第6009-6013页。
[28] X.Cheng,M.Zeng,和X.Liu,采用(L_0)梯度最小化的特征保持滤波,计算与《图形》,38(2014),第150-157页。
[29] D.Cremers、M.Rousson和R.Deriche,《水平集分割的统计方法综述:整合颜色、纹理、运动和形状》,国际计算机杂志。视觉。,72(2007),第195-215页。
[30] M.Fornasier,R.March和F.Solombrino,奇异算子和无界数据下Mumford-Shah泛函极小元的存在性,Ann.Mat.Pura Appl。,192(2013),第361-391页·Zbl 1266.49071号
[31] M.Fornasier和R.Ward,迭代阈值法满足自由间断问题,Found。计算。数学。,10(2010年),第527-567页·Zbl 1202.65070号
[32] D.Fortun、M.Storath、D.Rickert、A.Weinmann和M.Unser,《无分段快速分段仿射运动估计》,IEEE Trans。图像处理。,27(2018),第5612-5624页·Zbl 1409.94154号
[33] F.Friedrich、A.Kempe、V.Liebscher和G.Winkler,《复杂性惩罚M-估计》,J.Compute。图表。统计人员。,17(2008),第201-224页。
[34] S.Geman和D.Geman,随机松弛,Gibbs分布和图像的贝叶斯恢复,IEEE Trans。模式分析。《机器智能》,6(1984),第721-741页·Zbl 0573.62030号
[35] K.Hohm、M.Storath和A.Weinmann,成像中逆问题的Mumford-Shah正则化算法框架,逆问题,31(2015),115011·Zbl 1329.35351号
[36] M.Jiang、P.Maass和T.Page,成像应用中Mumford-Shah泛函的正则化性质,反问题,30(2014),035007·Zbl 1293.94016号
[37] L.Kiefer、M.Storath和A.Weinmann,基于泰勒射流分裂的分段仿射线性Mumford-Shah模型的有效算法,IEEE Trans。图像处理。,29(2020年),第921-933页·Zbl 07585927号
[38] L.Kiefer、M.Storath和A.Weinmann,《从间接测量中恢复不连续信号的迭代Potts最小化:多元情况》,Found。计算。数学。(2020), https://doi.org/10.1007/s10208-020-09466-9。 ·Zbl 1468.94019号
[39] R.Killick、P.Fearnhead和I.Eckley,用线性计算成本优化变化点检测,J.Amer。统计师。协会,107(2012),第1590-1598页·Zbl 1258.62091号
[40] J.Kim、A.Tsai、M.Cetin和A.Willsky,《基于曲线进化的变分方法同时进行图像恢复和分割》,《IEEE图像处理国际会议论文集》,2002年第1卷,第I-109页。
[41] E.Klann、R.Ramlau和W.Ring,SPECT/CT数据反演和分割的Mumford-Shah水平集方法,反问题成像,5(2011),第137-166页·Zbl 1213.94015号
[42] V.Kolehmainen、M.Lassas和S.Siltanen,使用非线性演化方程的有限数据x射线层析成像,SIAM J.Sci。计算。,30(2008),第1413-1429页·兹比尔1166.65064
[43] E.Larson和D.Chandler,《最明显的失真:全面参考图像质量评估和策略的作用》,《电子成像杂志》,19(2010),第011006页。
[44] P.Le Callet和F.Autrusseau,主观质量评估IRCCYN/IVC数据库,http://www.irccyn.ec-nantes.fr/ivcdb/ (2005).
[45] S.Lefkimmiatis、A.Bourquard和M.Unser,基于Hessian的规范正则化在生物医学应用中的图像恢复,IEEE Trans。图像处理。,21(2012),第983-995页·Zbl 1372.94145号
[46] S.Lefkimmiatis、J.Ward和M.Unser,线性反问题的Hessian Schatten范数正则化,IEEE Trans。图像处理。,22(2013),第1873-1888页·兹比尔1373.94229
[47] L.H.Loomis和S.Sternberg,《高级微积分:修订版》,《世界科学》,新泽西州恩格伍德克利夫斯,2014年·Zbl 1287.46037号
[48] M.Lysaker和X.C.Tai,结合总变差最小化和二阶泛函的迭代图像恢复,国际计算杂志。视觉。,66(2006),第5-18页·Zbl 1286.94021号
[49] D.Mumford和J.Shah,通过最小化泛函进行边界检测,《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,第17卷,1985年,第137-154页。
[50] D.Mumford和J.Shah,分段光滑函数的最优逼近和相关的变分问题,Comm.Pure Appl。数学。,42(1989),第577-685页·Zbl 0691.49036号
[51] R.Nguyen和M.Brown,通过区域融合实现快速有效梯度最小化,《IEEE国际计算机视觉会议论文集》,2015年,第208-216页。
[52] S.Ono,(L_0)梯度投影,IEEE Trans。图像处理。,26(2017),第1554-1564页·Zbl 1409.94472号
[53] K.Papafitsoros和C.Schoónlieb,图像重建的一阶和二阶变分组合方法,J.Math。成像视觉。,48(2014),第308-338页·Zbl 1362.94009号
[54] T.Pock、D.Cremers、H.Bischof和A.Chambolle,最小化Mumford-Shah泛函的算法,《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,2009年,第1133-1140页。
[55] R.Ramlau和W.Ring,用于X射线层析成像数据反演和分割的Mumford-Shah水平集方法,J.Compute。物理。,221(2007),第539-557页·Zbl 1114.68077号
[56] R.Ramlau和W.Ring,带周界惩罚的不适定Mumford-Shah模型的正则化,反问题,26(2010),115001·Zbl 1226.47105号
[57] L.Rondi,《关于具有不连续电导率的反电导问题的正则化》,《反问题成像》,2(2008),第397-409页·Zbl 1180.35572号
[58] L.Rondi和F.Santosa,通过Mumford-Shah功能增强电阻抗断层成像,ESAIM Control Optim。Calc.Var.,6(2001),第517-538页·Zbl 0989.35136号
[59] M.Storath、L.Kiefer和A.Weinmann,使用高阶Mumford-Shah模型平滑不连续信号,Numer。数学。,143(2019),第423-460页·Zbl 07114286号
[60] M.Storath、D.Rickert、M.Unser和A.Weinmann,三维荧光显微镜中模糊数据的快速分割,IEEE Trans。图像处理。,26(2017),第4856-4870页·Zbl 1409.94560号
[61] M.Storath和A.Weinmann,向量值图像的快速分割,SIAM J.成像科学。,7(2014),第1826-1852页·Zbl 1308.94023号
[62] M.Storath、A.Weinmann和L.Demaret,使用Potts函数的跳转解析和稀疏恢复,IEEE Trans。信号处理。,62(2014),第3654-3666页·Zbl 1394.94561号
[63] M.Storath、A.Weinmann、J.Frikel和M.Unser,使用Potts模型进行联合图像重建和分割,《逆向问题》,31(2015),025003·Zbl 1342.94029号
[64] E.Strekalovskiy、A.Chambolle和D.Cremers,向量Mumford-Shah泛函的凸表示,《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,2012年,第1712-1719页。
[65] A.Tsai、A.Yezzi,Jr.和A.Willsky,用于图像分割、去噪、插值和放大的Mumford-Shah函数的曲线进化实现,IEEE Trans。图像处理。,10(2001),第1169-1186页·Zbl 1062.68595号
[66] Y.Wang,W.Yin和J.Zeng,ADMM在非凸非光滑优化中的全局收敛性,J.Sci。计算。,78(2019年),第29-63页·Zbl 1462.65072号
[67] A.Weinmann和M.Storath,迭代Potts和Blake-Zisserman最小化,用于从间接测量中恢复不连续函数,Proc。A、 471(2015),20140638·Zbl 1371.49016号
[68] G.Winkler和V.Liebscher,《不连续信号的平滑处理》,《非参数统计杂志》,14(2002),第203-222页·Zbl 1019.62090号
[69] L.Xu、C.Lu、Y.Xu和J.Jia,通过(L_0)梯度最小化进行图像平滑,ACM Trans。Graphics,30(2011),第174页。
[70] Z.Xu、S.De、M.Figueiredo、C.Studer和T.Goldstein,非凸问题ADMM的实证研究,arXiv:1612.033492016。
[71] M.Zanetti和L.Bruzzone,通过二阶变分模型对向量值图像和曲线进行分段线性逼近,IEEE Trans。图像处理。,26(2017),第4414-4429页·Zbl 1409.94734号
[72] M.Zanetti、V.Ruggiero和M.Miranda,图像分割二阶泛函的数值最小化,Commun。非线性科学。数字。模拟。,36(2016),第528-548页·Zbl 1470.94026号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。