GrabCut算法是基于Gibbs能量模型的图像分割方法。其能量函数包括区域项U和边项V，区域项衡量像素被分类为前景或背景的惩罚，边项考虑相邻像素间的相似性。该算法通过最小化能量来确定图像的分割结果。
整个图的 G i b b s Gibbs Gibbs能量为：
E ( a ‾ , k , θ ‾ , z ) = U ( a ‾ , k , θ ‾ , z ) + V ( a ‾ , z ) E(\underline{a},k,\underline{\theta},z)=U(\underline{a},k,\underline{\theta},z)+V(\underline{a},z) E(a,k,θ,z)=U(a,k,θ,z)+V(a,z)
U ( a ‾ , k , θ ‾ , z ) = ∑ n D ( a n , k n , θ ‾ , z n ) n ∈ { 1 , . . . , N } U(\underline{a},k,\underline{\theta},z)=\sum_{n} D(a_n,k_n,\underline{\theta},z_n)\quad n\in \{1,...,N \} U(a,k,θ,z)=n∑D(an,kn<
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