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A CONVEX AND SELECTIVE VARIATIONAL MODEL FOR IMAGE SEGMENTATION

机译：图像分割的凸和选择性变分模型

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Selective image segmentation is the task of extracting one object of interest from an image, based on minimal user input. Recent level set based variational models have shown to be effective and reliable, although they can be sensitive to initialization due to the minimization problems being nonconvex. This sometimes means that successful segmentation relies too heavily on user input or a solution found is only a local minimizer, i.e. not the correct solution. The same principle applies to variational models that extract all objects in an image (global segmentation); however, in recent years, some have been successfully reformulated as convex optimization problems, allowing global minimizers to be found.
机译：选择性图像分割是基于最少的用户输入从图像中提取一个感兴趣对象的任务。尽管由于最小化问题是非凸的，所以它们对初始化很敏感，但是最近的基于水平集的变分模型已显示出有效和可靠的效果。有时，这意味着成功的细分过于依赖用户的输入，或者找到的解决方案只是本地最小化器，即不是正确的解决方案。相同的原理适用于提取图像中所有对象的变量模型（全局分割）。但是，近年来，已经成功将某些问题重新公式化为凸优化问题，从而找到了全局最小化问题。

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