Interaktiv segmentering är användbart för att välja objekt av intresse för bilder och fortsätter att vara ett ämne för mycket studier. Metoder som odlar regioner från förgrunds-/bakgrundsfrön, t.ex. den senaste geodesiska segmenteringen, undviker gränslängdsfördomar hos grafskärningsmetoder men har sina egna fördomar mot att minimera vägar till fröna, vilket resulterar i ökad känslighet för utsädesplacering. Bristen på kantmodellering i geodesiska eller liknande metoder begränsar deras förmåga att exakt lokalisera objektgränser, något där graf-klipp metoder i allmänhet utmärker sig. I detta dokument presenteras en metod för att kombinera geodesisk distansinformation med kantinformation i ett grafiskt optimeringsramverk som utnyttjar de kompletterande styrkorna hos var och en av dem. I stället för en fast kombination använder vi förgrunds-/bakgrundsfärgmodellernas särskiljande egenskaper för att förutsäga den geodesiska distanstermens effektivitet och justera viktningen i enlighet med detta. Vi introducerar också en rumsligt varierande viktning som minskar potentialen för kortskärning i objekt interiörer samtidigt överföra större kontroll till kanten termen för bättre lokalisering nära objektgränser. Resultat visar att vår metod är mindre benägen till blankning än typiska grafskärningsmetoder samtidigt som den är mindre känslig för såddplacering och bättre på kanten lokalisering än geodesiska metoder. Detta leder till ökad segmenteringsnoggrannhet och minskad ansträngning från användarens sida.
REF kombinerade geodesisk distansinformation med kantinformation i en graf klippoptimering ram.
Geodesic graph cut for interactive image segmentation
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}