【无向图求最小割集】

本文介绍了如何利用最小切割最大流定理和Stoer-Wagner算法解决无向图的最小割集问题。最小切割最大流算法在复杂网络中的时间复杂度为O(n^5),而Stoer-Wagner算法的时间复杂度为O(n^3),适用于稀疏图。Stoer-Wagner算法通过迭代缩小规模,每次找到两点间的最小割,然后合并并更新答案。对于稠密图,直接使用O(n^3)的实现更优。

一个无向连通网络,去掉一个边集可以使其变成两个连通分量则这个边集就是割集;最小割集当然就权和最小的割集。

可以用最小切割最大流定理:

1.min=MAXINT,确定一个源点

2.枚举汇点

3.计算最大流,并确定当前源汇的最小割集,若比min小更新min

4.转到2直到枚举完毕

5.min即为所求输出min

    不难看出复杂度很高:枚举汇点要O(n),最短增广路最大流算法求最大流是O((n^2)m)复杂度,在复杂网络中O(m)=O(n^2),算法总复杂度就是O(n^5);哪怕采用最高标号预进流算法求最大流O((n^2)(m^0.5)),算法总复杂度也要O(n^4)

    所以用网络流算法求解最小割集复杂度不会低于O(n^4)。

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    prim算法不仅仅可以求最小生成树,也可以求“最大生成树”。最小割集Stoer-Wagner算法就是典型的应用实例。

    求解最小割集普遍采用Stoer-Wagner算法,不提供此算法证明和代码,只提供算法思路:

1.min=MAXINT,固定一个顶点P

2.从点P用“类似”prim的s算法扩展出“最大生成树”,记录最后扩展的顶点和最后扩展的边

3.

### 图像分割中的最小割集算法 #### 最小割集的概念 在图像分割领域,最小割集(min-cut)是一种用于解决二值化图像分割的经典技术。该方法通过构建一个有向加权图来表示图像,在这个图中节点代表像素或者超像素区域,边则连接相邻的节点并赋予一定的权重。这些权重通常由像素间的相似度决定,比如颜色、纹理等方面的差异程度。 对于给定的一张图片,可以将其转换成一张网络图G=(V,E),其中V是顶点集合E是有向边组成的集合。每条边上都关联着容量c(e)>0。定义两个特殊的端点s(源)和t(汇), s不属于V,t也不属于V, 并且所有的前景像素都被连到了s上而背景像素被连到了t上。此时寻找从s到t的最大流量就相当于找到了最佳的切割方案使得总成本最低即所谓的“最小割”。 #### 实现过程 为了实现基于最小割集的图像分割,一般遵循如下流程: 1. 构建图形模型:创建一个带权重的无环有向图,将图像映射为图结构; 2. 定义边界条件:指定哪些部分更倾向于成为目标对象(前景),以及那些应该作为环境(背景)对待; 3. 计算边缘概率分布函数:评估不同类别之间的转移可能性; 4. 应用最大流/最小割算法找到最优解;此步骤会利用Ford-Fulkerson 或者 Edmonds-Karp等高效算法计算出能够使整个系统的能量达到极小化的路径组合方式; 5. 输出最终结果:依据得到的最佳切分线重新划分原图形成新的子域。 ```matlab function [labelMap] = minCutImageSegmentation(image) % 将输入image转化为graph形式... % 设定source node (S) 和 sink node (T) ... % 使用maxflow/mincut algorithm获取分割后的标签map labelMap = computeMaxFlow(graph); end ``` 上述MATLAB伪代码展示了如何封装一个简单的最小割集图像分割功能[^1]。 #### 特点优势 采用这种策略有几个明显的好处: - **全局最优性**:由于采用了动态规划原理,因此能保证获得整体上的最好效果而不是局部改进。 - **鲁棒性强**:即使存在噪声干扰也能较好地保持物体轮廓特征不变形失真少。 - **易于理解与编程实现**:相比其他复杂的机器学习或深度神经网络而言更加直观简单易懂便于快速部署应用。
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