Parameter selection in a Mumford-Shah geometrical model for the detection of thin structures

Abstract : We present a variational model to perform the segmentation of thin structures in MRI images (namely codimension 1 objects). It is based on the classical Mumford-Shah functional and we have added geometrical priors as constraints. We precisely describe the structure model (that we call tubes) and write the problem as a bilevel problem. We focus on the lower level optimization problem and give existence, uniqueness and regularity results for the solution. The keypoint is the fact that 2D/3D problems are equivalent to 1D ones. This gives hints to perform an automatic parameter tuning for numerical purpose.
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Acta Applicandae Mathematicae, Springer Verlag, 2015, pp xx. 〈10.1007/s10440-014-0002-1〉
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Contributeur : Maïtine Bergounioux <>
Soumis le : lundi 7 juillet 2014 - 17:53:59
Dernière modification le : jeudi 3 mai 2018 - 15:32:06
Document(s) archivé(s) le : mardi 11 avril 2017 - 10:21:00

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Maïtine Bergounioux, David Vicente. Parameter selection in a Mumford-Shah geometrical model for the detection of thin structures. Acta Applicandae Mathematicae, Springer Verlag, 2015, pp xx. 〈10.1007/s10440-014-0002-1〉. 〈hal-00918723v2〉

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