I detta arbete utökar vi en gemensam ram för sådd av bildsegmentering som inkluderar grafskärningar, slumpmässig walker och kortaste banoptimeringsalgoritmer. Visa en bild som en viktad graf, dessa algoritmer kan uttryckas med hjälp av en gemensam energifunktion med olika val av en parameter q fungerar som en exponent på skillnaderna mellan angränsande noder. Genom att introducera en ny parameter p som fixerar en effekt för kantvikterna kan vi även inkludera den optimala spännande skogsalgoritmen för vattendelare i samma ramverk. Vi föreslår sedan en ny familj av segmenteringsalgoritmer som fixerar p för att producera en optimal spännande skog men varierar kraften q bortom den vanliga vattendelare algoritm, som vi kallar ström vattendelare. Att placera vattendelaralgoritmen i detta ramverk för energiminimering öppnar också nya möjligheter för att använda unary termer i traditionell vattendelare segmentering och använda vattendelare för att optimera mer allmänna modeller för användning i tillämpningar bortom bildsegmentering.
Den senaste markör-baserade bildsegmenteringsmetoden för vattendelare är den kraft-vattendelare metoden REF, som kastar vattendelar algoritmen som ett energiminimeringsproblem.
Power watersheds: A new image segmentation framework extending graph cuts, random walker and optimal spanning forest
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}