Fixed-point Method for a New TVL2 Image Segmentation Model

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.

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.