28、图像分割与模型拟合：理论、实践与挑战

图像分割与模型拟合：理论、实践与挑战

1. 图像分割实践

图像分割是计算机视觉领域的重要任务，旨在将图像划分为不同的区域或对象。在实践中，有多种图像分割方法和工具可供使用。

1.1 归一化割算法

归一化割（Normalized Cut）是一种有效的图像分割标准。其得分公式为：
[
\frac{cut(A, B)}{assoc(A, V)}+\frac{cut(B, A)}{assoc(B, V)}
]
其中，$cut(A, B)$ 是图 $V$ 中一端在 $A$ 中，另一端在 $B$ 中的所有边的权重之和，$assoc(A, V)$ 是一端在 $A$ 中的所有边的权重之和。该得分越小，说明分割的两个组件之间的低权重边少，内部高权重边多。我们希望找到使该标准值最小的分割，即归一化割。然而，这个问题求解困难，是一个组合优化问题，甚至是 NP 完全问题。不过，Shi 和 Malik 在 2000 年提出了一种近似算法，能得到较好的分割结果。

1.2 图像分割代码资源

现在有许多重要图像分割器的代码可供使用：
- EDISON 代码 ：来自罗格斯大学计算机视觉小组，可从 http://coewww.rutgers.edu/riul/research/robust.html 获取，实现了均值漂移图像分割。
- Pedro Felzenszwalb 的分割器代码 </