Graph cut related resource

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、图像修复等,强调了其在解决Markov Random Field问题时的高效能和优越性,特别提到了Boykov、Kolmogorov及其团队的研究成果,以及GraphCuts与Belief Propagation、动态规划、梯度下降等方法的比较。文章还概述了GraphCuts的原理和应用,包括如何通过构造图和能量项来解决问题,以及a-expansion等技术的应用。

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【简介】

Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut、normalized cut、RatioCut), 是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的energy minimization(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<Comparison of Graph Cuts with Belief Propagation for Stereo, using Identical MRF Parameters>显示,Graph Cuts比用Belief Propagation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】

  • <What energy functions can be minimized via graph cuts> (Kolmogorov PAMI '04). 本文首先介绍了需要通过graph cut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。

【应用】

Graph cuts最主要的应用是图像分割。

在Boykov 和 Kolmogorov 俩人的主页上就有大量的code。包括maxflow/min-cut、stereo algorithms等算法:

http://vision.csd.uwo.ca/code/

http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/V.Kolmogorov/software.html

以及olga. Veksler的

http://www.csd.uwo.ca/faculty/olga/code.html



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