Bildsegmentering har kommit en lång väg sedan de första dagarna av datorseende, och fortfarande är en utmanande uppgift. Moderna variationer i den klassiska (rent nedifrån och upp) metoden, innebär t.ex. någon form av användarstöd (interaktiv segmentering) eller begära samtidig segmentering av två eller flera bilder (samsegmentering). På en abstrakt nivå kan alla dessa varianter betraktas som "konstruerade" versioner av den ursprungliga formuleringen, där segmenteringsprocessen styrs av någon extern informationskälla. I detta dokument föreslår vi en ny strategi för att hantera denna typ av problem på ett enhetligt sätt. Vårt arbete bygger på vissa egenskaper hos en familj av quadratic optimeringsproblem relaterade till dominerande uppsättningar, en graf-teoretisk uppfattning av ett kluster som generaliserar konceptet av en maximal klick till kant-viktade grafer. I synnerhet visar vi att genom att på ett korrekt sätt kontrollera en legaliseringsparameter som bestämmer strukturen och omfattningen av det underliggande problemet, har vi möjlighet att extrahera grupper av dominanta kluster som är begränsade till att innehålla fördefinierade element. I synnerhet ska vi fokusera på interaktiv segmentering och cosegmentation (i både de oövervakade och de interaktiva versionerna). Den föreslagna algoritmen kan naturligt hantera flera typer av begränsningar och inmatningsmetoder, inklusive klotter, slarviga konturer och avgränsande lådor, och kan robust hantera bullriga kommentarer från användaren. Experiment på standardriktvärden visar effektiviteten i vår strategi jämfört med toppmoderna algoritmer på en mängd olika naturliga bilder under flera indataförhållanden och begränsningar.
Därefter använder upphovsmän i REF CDS för att hantera både bildsegmentering och co-segmentering i interaktiv och oövervakad installation.
Dominant Sets for “Constrained” Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}