【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, usingIdenticalMRFParameters>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】
【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、stereoalgorithms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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