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A Multiphase Image Segmentation Based on Fuzzy Membership Functions and L1-norm Fidelity

机译:基于模糊隶属函数和maTLaB的多相图像分割   L1-norm Fidelity

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摘要

In this paper, we propose a variational multiphase image segmentation modelbased on fuzzy membership functions and L1-norm fidelity. Then we apply thealternating direction method of multipliers to solve an equivalent problem. Allthe subproblems can be solved efficiently. Specifically, we propose a fastmethod to calculate the fuzzy median. Experimental results and comparisons showthat the L1-norm based method is more robust to outliers such as impulse noiseand keeps better contrast than its L2-norm counterpart. Theoretically, we provethe existence of the minimizer and analyze the convergence of the algorithm.
机译:本文提出了一种基于模糊隶属度函数和L1-范数保真度的变分多相图像分割模型。然后我们应用乘数的交替方向法来解决一个等价问题。所有这些子问题都可以有效解决。具体来说,我们提出了一种快速方法来计算模糊中位数。实验结果和比较结果表明,基于L1范数的方法比异常值(如脉冲噪声)更健壮,并且比L2范数的方法保持更好的对比度。从理论上讲,我们证明了最小化器的存在并分析了算法的收敛性。

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