マンフォード-シャー-オイラー画像モデルに基づくデジタルインペインティング

画像インペインティングは画像復元の問題であり、画像モデルは重要な役割を果たします。これは、バウンデッドバリエーションとエラスティカ画像モデルに基づくChan, Kang & Shenの最近のインペインティングスキームによって示されています。本論文では、マンフォード-シャー画像モデルに基づく2つの新しいインペインティングモデルとその高次修正であるマンフォード-シャー-オイラー画像モデルを提案します。また、Ambrosio & TortorelliおよびDe GiorgiのΓ収束近似に基づいた効率的な数値実現も提示します。