11、图像/视频分割：现状、趋势与挑战

图像/视频分割：现状、趋势与挑战

图像和视频分割技术有着悠久的历史，自 19 世纪起，在过去二十多年间取得了巨大的技术进步，涌现出了各种各样的算法。下面我们来详细了解一下这些技术。

现有先进的分割方法

基于图的分割

• 图割算法 ：1989 年，Greig 提出了通过图割精确计算二值图像最大后验估计（MAP）解的方法，但当时未受太多关注。后来 Boykov 和 Jolly 将图割应用于图像恢复和交互式图像分割。该算法会为图像创建一个图 (G = )，其中 (V) 是节点集（如像素或区域），(E) 是边集。图中有源终端 (s) 和汇终端 (t) 连接各节点，节点间通过双向的 (n) 链接和 (t) 链接相连。割 (C) 是节点的二元划分，分为源终端（前景）和汇终端（背景）两个子集。图割算法的目标是找到全局成本最小的割，其成本可由能量函数 (E(Z)) 表示：
  [E(Z) = \sum_{i\in V}E_1(z_i) + \lambda_1\sum_{ {i,j}\in E}E_2(z_i,z_j)]
  其中 (E_1) 是数据成本函数，用于设置将每个像素分配到前景或背景的惩罚；(E_2) 是平滑成本函数，用于衡量两个节点间的相似度。通过最大流/最小割算法可找到该问题的精确解。

• 随机游走算法 ：随机游走最早用于解决纹理判别和边缘段检测问题。Grady 将图论应用于随机游走问题，实现了图像分割。该算法基于从图像构建的图，每个边有对应随机游走者穿过的可能性的实值权重。具体步骤如下：