关于GraphCuts分割算法

最新推荐文章于 2023-02-21 21:17:50 发布

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本文深入探讨了GraphCuts算法在计算机视觉领域的应用，包括图像分割、立体匹配、图像修复和纹理合成等。重点介绍了GraphCuts算法的原理、应用及其与其他优化方法的比较，如BeliefPropagation、动态规划、梯度下降和模拟退火等。通过对比实验，展示了GraphCuts算法在特定任务上的优越性。同时，文章提到了由Boykov和Kolmogorov开发的高效实现方法，以及他们在图像处理领域的工作成果。

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【简介】

Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut、normalizedcut、RatioCut)，是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的energyminimization（能量函数最小化）优化算法，典型的用于stereo matching, image restortion,texture synthesis等应用。

这个优化算法用来解markov Random Field. 有实验<Comparisonof Graph Cuts with Belief Propagation for Stereo, usingIdentical MRFParameters>显示，Graph Cuts比用BeliefPropagation更好，比用dynamic programming(只用1D求解), gradient decedent,simulated annealing, etc 要好得更多；特别是使用a-b-swap, 和 a-expansion的时候。

【原理】

<FastApproximate Energy Minimization via GraphCuts>(Boykov, Veksler and Zabih, PAMI'01)，这篇paper是graph cuts的开山之作，系统介绍了如何构造graph和energy term来解stereodisparity, motion等问题，也比较直观的介绍了a-expansion。

<GRAPHBASED ALGORITHMS FOR SCENERECONSTRUCTION FROM TWOOR MORE VIEWS>(Kolmogorov'sPhD thesis 04), 这篇论文是Kolmogorov的博士论文，实现了GraphCUT用于立体视觉的匹配，它改善了传统GRAPHCUT计算耗时的缺点，他还因此称为微软一员，专门从事GRAPH CUT在图像处理上的应用。

<Whatenergy functions can be minimized via graphcuts> (Kolmogorov PAMI'04).本文首先介绍了需要通过graphcut最小化的能量函数的特性。虽然是二进制变量但是很容易推广到其他方面。详细描述了通过graphcut最小化的能量函数。并提供了最小化能量函数的通用构建。最后给出了最小化二进制能量函数的必要条件。