11、图像分割与对象提议生成

图像分割与对象提议生成

1 引言

在计算机视觉领域，图像分割和对象提议生成是两项至关重要的任务。图像分割是指将图像中的像素划分为若干个互不重叠的区域，每个区域对应于一个特定的对象或背景。对象提议生成则是指从图像中提取出可能包含目标对象的候选区域。这两项任务对于提高计算机视觉系统的准确性和效率有着重要意义。本文将深入探讨这些技术，重点介绍基于距离依赖的中国餐馆过程（ddCRP）和动态狄利克雷过程（Dynamic Dirichlet Process, DDP）的应用。

2 基于图像分割的对象提议生成

2.1 距离依赖的中国餐馆过程 (ddCRP)

距离依赖的中国餐馆过程是一种非参数贝叶斯模型，它用于对图像进行分割并生成对象提议。ddCRP通过模拟餐厅中顾客就座的行为来描述图像中像素的聚类情况。具体来说，每个像素被视为一名顾客，顾客之间的距离决定了他们是否会被分配到同一张桌子上。这种过程可以帮助我们识别图像中的不同对象，并生成高质量的对象提议。

ddCRP的工作原理

1. 初始化 ：将图像中的每个像素视为一个顾客，每个顾客都有一个特征向量 ( x_i )。
2. 链接概率 ：根据顾客之间的距离 ( d_{ij} )，计算顾客 ( i ) 和顾客 ( j ) 被分配到同一张桌子的概率：
   [
   p(c_i = j | D, f, \alpha) \propto
   \begin{cases}
   \alpha & \text{if } j = i \
   f(d_{ij})