Fixed-point Method for a New TVL2 Image Segmentation Model

• 발행기관: 목원대학교 교양교육혁신연구센터
• 저자명: Kyoum Sun Kim
• 간행물 정보: 『지식과 교양』제17호, 1033~1059쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

본 논문에서는 이미지 분할을 위한 새로운 TVL2 정규모델을 제안하고, 제안된 새로운 이미지 분할 모델을 풀기 위한 고정점 방법과 split Bregman 방법을 제안한다. 또한 고정점 반복법에 대한 수렴성을 보인다. 마지막으로, 두 가지 반복법의 효과성 평가를 위해 여러 테스트 이미지로 수치 실험을 수행한다. 실험 결과들은 제안한 고정점 반복법이 새로운 TVL2 모델에 매우 적합하다는 것을 보여준다.

영문 초록

In this paper, we propose a new TVL2 regularization model for image segmentation, and then we propose a fixed-point method and a split Bregman method for solving the new proposed image segmentation model. We also provide convergence analysis for the fixed-point method. Lastly, we provide numerical experiments for several test problems in order to evaluate the effectiveness of two iterative methods. Numerical results show that the proposed fixed-point method is well suited for the new TVL2 model.

목차

1. Introduction

2. Preliminaries

3. Fixed-point Method for the TVL2 Problem (3)

4. Split Bregman Method for the TVL2 Problem (3)

5. Numerical Experiments

6. Conclusion

키워드

이미지 분할 고정점 방법 Image segmentation Total variation Fixed-point method Split Bregman method Proximity operator