Newest papers

Existence of Minimizers for the Gaussian Mumford-Shah Model via Covariance Floors on the Value Distribution

Faian Conrad · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.29949 · open-access PDF

Vietnamese

Mô hình Mumford-Shah của Gauss phân đoạn hình ảnh thành các khu vực bằng cách giảm thiểu một thuật ngữ log-probelihood âm Gauss liên tục đa biến cộng với một hình phạt phạm vi. Nó được sử dụng cho hình ảnh có giá trị scalar và vector, đặc biệt là hình ảnh siêu phổ, nhưng sự tồn tại của một bộ giảm thiểu nói chung không được đảm bảo. Năng lượng là không giới hạn dưới bất cứ khi nào sự biến đổi của một khu vực duy nhất thoái hóa, bất kể phạm vi của các khu vực. Một tầng biến đổi số lượng trên các biến đổi của tất cả các khu vực, hoặc sự liên tục Hölder tương đương với biểu số tối đa một trong tất cả các chiều

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

The Gaussian Mumford-Shah model segments an image into regions by minimizing a continuous multivariate Gaussian negative log-likelihood term plus a perimeter penalty. It is used for scalar- and vector-valued images, in particular hyperspectral images, but the existence of a minimizer in general is not guaranteed. The energy is unbounded below whenever the covariance of a single region degenerates, regardless of the perimeter of the regions. A quantitative covariance floor on the covariances of all regions, or equivalently uniform Hölder continuity with exponent at most one of all one-dimension

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange