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01.08.2013 | Ausgabe 1/2013 Open Access

International Journal of Computer Vision 1/2013

Coupling Image Restoration and Segmentation: A Generalized Linear Model/Bregman Perspective

Zeitschrift:
International Journal of Computer Vision > Ausgabe 1/2013
Autoren:
Grégory Paul, Janick Cardinale, Ivo F. Sbalzarini
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s11263-013-0615-2) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

We introduce a new class of data-fitting energies that couple image segmentation with image restoration. These functionals model the image intensity using the statistical framework of generalized linear models. By duality, we establish an information-theoretic interpretation using Bregman divergences. We demonstrate how this formulation couples in a principled way image restoration tasks such as denoising, deblurring (deconvolution), and inpainting with segmentation. We present an alternating minimization algorithm to solve the resulting composite photometric/geometric inverse problem. We use Fisher scoring to solve the photometric problem and to provide asymptotic uncertainty estimates. We derive the shape gradient of our data-fitting energy and investigate convex relaxation for the geometric problem. We introduce a new alternating split-Bregman strategy to solve the resulting convex problem and present experiments and comparisons on both synthetic and real-world images.

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Supplementary material 1 (pdf 617 KB)
11263_2013_615_MOESM1_ESM.pdf
Literatur
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