而图像区域之间的边界定义是图像分割算法的关键,论文给出了一种在图表示(graph-based)下图像区域之间边界的定义的判断标准(predicate),其分割算法就是利用这个判断标准(predicate)使用贪心选择(greedy decision)来产生分割(segmentation)。该算法在时间效率上,基本上与图像(Image)的图(Graph)表示的边(edge)数量成线性关...
产生superpixel的方法 1. How to segment an image into regions? 怎样把一张图片分割成不同的区域? 2. How to define a predicate that determines a good segmentation? 如何判定一个好的分割? 3. How to create an efficient algorithm based on the predicate? 怎样根据这个判定创造一个好的算法? 4. How...
算法都看一看,再记些笔记。Graph-BasedSegmentation是经典的图像分割算法,作者Felzenszwalb也是提出DPM算法的大牛。该算法是基于图的贪心聚类算法,实现简单,速度比较快,精度也还行。不过,目前直接用它做分割的应该比较少,毕竟是99年的跨世纪元老,但是很多算法用它作垫脚石,比如ObjectPropose的开山之作《Segmentationas ...
论文链接:An efficient hierarchical graph based image segmentation 摘要 将图像分成若干个彼此不相交的,具有独特性质的区域,然后从中提取出感兴趣的目标。本文提出的分割方法,能够保持低变化区域的细节,同时忽略高变化区域的细节。 1. 背景知识 1.1. 图的概念 用G = (V, E)表示一个无向图,v ∈ V表示顶点,(...
Efficient Graph-Based Image Segmentation是2004年由Felzenszwalb发表在IJCV上的一篇文章。主要介绍了基于图表示的图像分割。并且提出了一种基于贪心选择的图像分割方法,此方法能够考虑到全局特征。根据距离度量方式的不同,此算法有两种具体的实现形式。结果表明算法的运行时间接近于线性(相对于图中边的个数来说)。此算法...
3 Graph-Based Segmentation 让G = (V,E)是无向图,定点vi∈ V,边(vi,vj)∈E,边连接相邻定点。每条边都有权重w(vi,vj),权重是非负,是相邻定点的不相似度。在图像分割中V是图像的像素,权重是相邻两像素的差异(例如变化强度、颜色、运动、位置或其他属性的差异)。
<width-1:graph.append(create_edge(img,width,x,y,x+1,y))ify<height-1:graph.append(create_edge(img,width,x,y,x,y+1))ifx<width-1andy<height-1:graph.append(create_edge(img,width,x,y,x+1,y+1))ifx<width-1andy>0:graph.append(create_edge(img,width,x,y,x+1,y-1))returngraph...
图像分割(Image Segmentation)的主要目的也就是将图像(image)分割成若干个特定的、具有独特性质的区域(region),然后从中提取出感兴趣的目标(object)。而图像区域之间的边界定义是图像分割算法的关键,论文给出了一种在图表示(graph-based)下图像区域之间边界的定义的判断标准(predicate),其分割算法就是利用这个判断标准...
[1] Efficient Graph-Based Image Segmentation, Pedro F. Felzenszwalb and Daniel P. Huttenlocher International Journal of Computer Vision, Volume 59, Number 2, September 2004 [2]http://people.cs.uchicago.edu/~pff/segment/ Acknowledgement:
图像分割(Image Segmentation)的主要目的也就是将图像(image)分割成若干个特定的、具有独特性质的区域(region),然后从中提取出感兴趣的目标(object)。而图像区域之间的边界定义是图像分割算法的关键,论文给出了一种在图表示(graph-based)下图像区域之间边界的定义的判断标准(predicate),其分割算法就是利用这个判断标准...