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Nonparametric method for extraction of region of interest based on information theory

机译:基于信息论的感兴趣区域提取的非参数方法

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摘要

We propose a nonparametric method for extraction of region of interest (ROI) based on information theory. A polygonal active contour, whose energy function is defined by Jensen-Shannon divergence, is used to drive the curve to match the boundaries of the ROI. Then, our method is able to solve problems involving arbitrary probability densities for the region intensity. We use this method to extract the ROI of synthesized, aerial and natural images and compare with classical statistical snake. Experimental results demonstrate the power of the proposed extraction method for ROI.
机译:我们提出了一种基于信息论的非参数提取感兴趣区域(ROI)的方法。多边形活动轮廓的能量函数由Jensen-Shannon散度定义,用于驱动曲线以匹配ROI的边界。然后,我们的方法能够解决涉及区域强度的任意概率密度的问题。我们使用这种方法提取合成的,空中的和自然的图像的ROI,并与经典的统计蛇进行比较。实验结果证明了所提出的ROI提取方法的强大功能。

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