Revista de Matemáticas Aplicadas y Computacionales

Modelo de segmentación para imágenes ruidosas y con falta de homogeneidad de intensidad mediante función de densidad logarítmica

Abstract

Ali S y Dayyan B

Este manuscrito está dedicado al estudio de un nuevo modelo de segmentación de imágenes para imágenes ruidosas y de inhomogeneidad de intensidad basado en la función de densidad logarítmica. La información local de la imagen es necesaria para imágenes no homogéneas, pero al mismo tiempo es defectuosa para imágenes ruidosas, ya que la información local desvía el movimiento del contorno activo. Sin embargo, la función logarítmica en nuestro nuevo modelo propuesto es capaz de capturar detalles minuciosos en las imágenes, al tiempo que ignora el ruido en ellas, lo que lo hace robusto en este tipo de imágenes. En comparación con el modelo local de Chan-Vese, nuestro nuevo modelo propuesto ofrece un mejor rendimiento en el tratamiento de imágenes ruidosas y de inhomogeneidad de intensidad. Finalmente, los experimentos en algunas imágenes ruidosas y de inhomogeneidad de intensidad muestran la robustez de nuestro nuevo modelo propuesto.