Abstract-En ny sub-Markov slumpmässig walk (subRW) algoritm med etikett tidigare föreslås för sådd bild segmentering, som kan tolkas som en traditionell slumpmässig walker på en graf med add extra noder. Under denna förklaring, vi förena den föreslagna subRW och andra populära slumpmässiga gång (RW) algoritmer. Denna enande vy kommer att göra det möjligt att överföra inneboende resultat mellan olika RW-algoritmer, och erbjuda nya idéer för att utforma nya RW-algoritmer genom att lägga till eller ändra hjälpnoder. För att verifiera den andra fördelen utformar vi en ny subRW-algoritm med etikett innan vi löser segmenteringsproblemet hos objekt med tunna och långsträckta delar. De experimentella resultaten på både syntetiska och naturliga bilder med kvistar visar att den föreslagna subRW-metoden överträffar tidigare RW-algoritmer för sådd av bildsegmentering.
Dong m.fl. REF föreslog en sub-Markov slumpmässig gångmetod med koncept före bildsökning, som kan tolkas som en konventionell slumpmässig gångare på en graf med extra noder.
Sub-Markov Random Walk for Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}