Abstrakt. Kombinatoriska graf skär algoritmer har framgångsrikt tillämpas på ett brett spektrum av problem i vision och grafik. Detta papper fokuserar på möjligen den enklaste tillämpningen av graf-cuts: segmentering av objekt i bilddata. Trots sin enkelhet, detta program epitomiserar de bästa funktionerna i combinatorial graf skär metoder i vision: global optima, praktisk effektivitet, numerisk robusthet, förmåga att sammansmälta ett brett spektrum av visuella linjer och begränsningar, obegränsad topologiska egenskaper hos segment, och tillämplighet på N-D problem. Diagramskärningar baserade metoder för objektextraktion har också visat sig ha intressanta kopplingar till tidigare segmenteringsmetoder såsom ormar, geodesiska aktiva konturer och nivåuppsättningar. De segmenteringsenergier som optimeras genom grafskärningar kombinerar gränsreglering med regionbaserade egenskaper på samma sätt som Mumford-Shah-funktionen. Vi presenterar motivation och detaljerad teknisk beskrivning av den grundläggande kombinatoriska optimeringsramen för bildsegmentering via s/t-grafskärningar. Efter det allmänna konceptet att använda binära grafsnittsalgoritmer för objektsegmentering föreslogs och testades först i Boykov och Jolly (2001), studerades denna idé i stor utsträckning i datorseende och grafikgemenskaper. Vi tillhandahåller länkar till ett stort antal kända förlängningar baserade på iterativ parameter re-skattning och lärande, flerskaliga eller hierarkiska metoder, smala band och andra tekniker för krävande foto, video och medicinska tillämpningar.
Baserat på detta, Boykov och Funka-Lea REF presentera en fullständig översyn av detaljerad teknisk beskrivning av olika förslag som använder GraphCut algoritm för bildsegmentering.
Graph Cuts and Efficient N-D Image Segmentation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}