图像分割之Graphcut算法
在C++中实现图像识别和计算机视觉
在C++中实现图像识别和计算机视觉图像识别和计算机视觉是计算机科学和人工智能领域中的一个重要研究方向。
它们的目标是让计算机理解和解释图像内容，实现图像分类、目标检测、人脸识别、图像分割等功能。
C++是一种高级编程语言，具有快速、高效、可靠的特点，非常适合用于实现图像识别和计算机视觉算法。
下面将介绍一些常见的图像识别和计算机视觉任务，并提供一些实现方法。
首先，图像分类是图像识别中最基础的任务之一。
它的目标是将图像分为不同的类别。
在C++中实现图像分类，可以使用开源库，如OpenCV和Dlib。
这些库提供了丰富的图像处理和特征提取函数，以及一些经典的分类算法，如支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN）。
其次，目标检测是指在图像中识别和定位特定目标的任务。
常用的目标检测算法包括Haar特征分类器和基于深度学习的方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些算法可以在C++中实现，其中深度学习模型可以使用开源深度学习库，如TensorFlow和Caffe等。
另外，人脸识别是图像识别中的一个重要应用领域。
在C++中实现人脸识别，可以使用OpenCV库中的人脸检测器和特征提取函数，例如使用Haar特征分类器进行人脸检测，使用局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）提取人脸特征。
此外，还可以使用人脸识别库，如dlib和Face++，它们提供了更高级的人脸识别算法。
此外，图像分割是将图像分割成多个区域或对象的任务。
常见的图像分割算法包括基于阈值的方法、区域生长方法和基于图割（Graph Cut）的方法等。
在C++中，可以使用OpenCV库中的图像处理函数实现这些算法。
除了上述任务，还有其他一些图像识别和计算机视觉的任务，如图像生成、图像超分辨率和视频分析等。
对于这些任务，在C++中可以使用各种开源库和算法进行实现。
超像素分割方法
超像素分割方法（最新版3篇）目录（篇1）I.超像素分割的概念和背景II.超像素分割的方法和优缺点III.超像素分割的应用场景和实际意义正文（篇1）一、超像素分割的概念和背景超像素分割是一种图像分割方法，它将图像分成多个具有相似性质的区域，每个区域被称为一个超像素。
超像素分割技术广泛应用于计算机视觉、图像处理等领域，如目标检测、图像分析等。
二、超像素分割的方法和优缺点1.常用的超像素分割方法包括基于聚类的超像素分割、基于边缘的超像素分割、基于区域的超像素分割等。
2.优点：超像素分割可以自动生成具有类似性质的区域，有利于后续处理和分析。
3.缺点：由于分割过程中可能存在噪声、纹理复杂等问题，超像素分割可能存在一定的误差和噪声。
三、超像素分割的应用场景和实际意义1.超像素分割在图像处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用，如人脸识别、目标检测、图像分析等。
目录（篇2）I.超像素分割的概念和背景II.超像素分割的方法和步骤III.超像素分割的应用和优势IV.超像素分割的未来发展和挑战正文（篇2）一、超像素分割的概念和背景超像素分割是一种图像分割方法，它将图像中的像素聚类成多个具有相似属性的超像素。
这种技术可以应用于计算机视觉、图像处理、医学影像等多个领域。
超像素分割最早起源于20世纪80年代，经过多年的发展，已经形成了一套较为完善的方法体系。
二、超像素分割的方法和步骤超像素分割的方法可以分为基于聚类和基于边缘检测两种。
基于聚类的超像素分割方法通过将像素点聚类成多个簇，然后将簇的边界作为超像素的边界。
基于边缘检测的超像素分割方法则通过检测图像的边缘，将边缘连接起来形成超像素的边界。
目前，常用的超像素分割方法包括SLIC、GraphCut、Otsu等方法。
三、超像素分割的应用和优势超像素分割的应用非常广泛，可以应用于图像处理、医学影像、自动驾驶等领域。
其中，在图像处理领域，超像素分割可以用于图像分割、目标检测、纹理分析等任务。
图像分割之Graphcut算法
前景和背景。由于它是基于颜色统计采样的方法，因此对前背景相差较
大的图像效果较佳。
Basics (基础知识)
图论中的图（graph）：
一个图G定义为一个有序对
（V,G），记为G=（V,G），其
中
研究背
研究方
(1) V是一个非空集合，称为顶
同的物理意义。
景
案
果
结
Graph Cuts是在普通图的基础上多了2个顶点，这2个顶点分别用符号”S”
和”T”表示，统称为终端顶点。其它所有的顶点都必须和这2个顶点相连形
成边集合中的一部分。所以Graph Cuts中有两种顶点，也有两种边。
Basics (基础知识)
第一种顶点和边是：第一种普每两个邻域像
素）的连接就是一条边。这种边也叫
n-links。
研究背
研究方
第二种顶点和边是：除图像像素外，
景
案
还有另外两个终端顶点，叫S和T。每
个普通顶点和这2个终端顶点之间都
有连接，组成第二种边。这种边也叫
t-links。
研究成
果
研究总
结
Graph Cut (图割)
Graph Cut中的Cut是指这样一个边的
term），B(L)为边界项（boundary
边界项之间的重要因子，决定它们对能量的影响大小。
景
案
果
结
E(L)表示的是权值，即损失函数，也叫能量函数，图割的目标就是优化能量函数使其值
达到最小。
？Regional Term (区域项)
区域项： t-links中边的权值计算
R L = ( )
图像切割—基于图的图像切割（Graph-BasedImageSegmentation）
图像切割—基于图的图像切割（Graph-BasedImageSegmentation）图像切割—基于图的图像切割（Graph-Based Image Segmentation）Reference:Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT最后⼀个暑假了，不打算开疆辟⼟了。
战略中⼼转移到品味经典。
计划把图像切割和⽬标追踪的经典算法都看⼀看。
再记些笔记。
Graph-Based Segmentation 是经典的图像切割算法，作者Felzenszwalb也是提出算法的⼤⽜。
该算法是基于图的贪⼼聚类算法，实现简单。
速度⽐較快，精度也还⾏。
只是。
眼下直接⽤它做切割的应该⽐較少，毕竟是99年的跨世纪元⽼，可是⾮常多算法⽤它作垫脚⽯。
⽐⽅Object Propose的开⼭之作《Segmentation as Selective Search for Object Recognition》就⽤它来产⽣过切割（oversegmentation）。
还有的语义切割(senmatic segmentation )算法⽤它来产⽣超像素（superpixels）详细忘记了……图的基本概念由于该算法是将照⽚⽤加权图抽象化表⽰，所以补充图的⼀些基本概念。
图是由顶点集（vertices）和边集（edges）组成，表⽰为。
顶点，在本⽂中即为单个的像素点。
连接⼀对顶点的边具有权重，本⽂中的意义为顶点之间的不相似度，所⽤的是⽆向图。
树：特殊的图。
图中随意两个顶点，都有路径相连接，可是没有回路。
如上图中加粗的边所连接⽽成的图。
假设看成⼀团乱连的珠⼦，仅仅保留树中的珠⼦和连线。
那么随便选个珠⼦，都能把这棵树中全部的珠⼦都提起来。
假设，i和h这条边也保留下来。
那么顶点h,i,c,f,g就构成了⼀个回路。
最⼩⽣成树（MST, ）：特殊的树。
给定须要连接的顶点，选择边权之和最⼩的树。
带连通性约束的快速交互式Graph—Cut算法
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｇ ｒ ｐ — ｔ ｅ ｍ ｅ ｔ ｔｏ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｋｎ ｗ ｎ ｏ ｓｒ ｃ ： ａ ｈ Ｃｕ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｓ ｏ ｔ ｂｅ ｃａ ｓｃ ｌ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ａ ｌ ｓ ｉａ ａ ｄ ｆｅ ｔｖ ｍ ｅ ｈｏ ｆ ｒ ｔ ｄ ｏ
地 改 善 了 ｓ ｒ ｋｎ ｉ 现 象 ， 高 了分 割 结 果 的精 确 性 ． 验 结 果表 明 ， 中算 法 具 有 良好 的 实 时 交 互 性 ， 分 割 效 ｈ ｉ ｉｇ ｂａ ｎ ｓ 提 实 文 且 果 更 加稳 定 和精 确 ．
关键 词 ： ｒ ｐ — ｕ ； 互 式 图 像 分 割 ； 通 性 ； 时交 互 性 Ｇ ａ ｈＣ ｔ交 连 实
ｂ ｈｉ ｒ ｌ ｒｔ ｍ ． Ｆｉｓ ， ａ ｅ ｎｄ ｏｕ ａ ｇｏ ｉｈ ｒｔ Ｍ ｅ ｎ Ｓｈｉｔ ｅ ｈｎ ｏ ｂａ ｅ ｐｒ ～ ｅ ａ— ｆ ｔ ｃ ｏｌ ｇｙ ｓｄ ｅ ｓ ｇｍ ｅ ｔ ｔｏｎ ｓ ｎ ａ ｉ ｉ ｕｓ ｄ Ｏ ｈ ｔ ｈｅ ｅ Ｓ ｔ ａ ｔ Ｇ ｒ ｐ Ｃｕｔａ ｇ ｉｈｍ ｉ ｐｅ ｆ ｒ ｅ ｔ ｐｒ — ｅ ｍ ｅ ｅ ｒ ｇｉ ｓ ａ ｈ ｒ ｈ ｎ ｎ ｍ ａ ｘ ｌ ｔ ａ ｈ— ｌ ｏｒｔ ｓ ｒ ｏ ｍ ｄ ｏｎ ｈｅ ｅｓ ｇ ｎｔ ｄ ｅ ｏｎ ｒ ｔ ｅ ｔ ａ ｏ ｉ ｇｅ ｐｉ ｅ ｓ， ｈｕｓ ｄｒ ｍ ａ ｉａ ｌ ｅ ｕｃｎｇ ｔ ｏ ｐｕ ａ ｉ ａ ｅ ｈｅ ｄ ｏ ｈｅ ａ ｇ ｉｈ ． Ｉ ｄｄ ｔｏｎ，ｔ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ａ ｔｃ ｌｙ ｒ ｄ ｉ ｈｅ ｃ ｍ ｔ ｔｏｎ ｌｏｖ ｒ ａ ｆｔ ｌ ｏｒｔ ｍ ｎ ａ ｉｉ ｈｅ ｐｒ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｔ ａ ａｓ ｂ ｕ ｅ ｉ ｔ ｓ ｓ ｑｕ ｎ ｅ ｔｍ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｆ ｒ ｇ ｏｕ ａ ｂ ｃ ｇｒ ｕｎ ｃ ｌ ｒ ｅ ｕｌ ｃ ｎ ｌ ｏ ｅ ｓ ｄ ｎ ｈｅ ｕｂ ｅ ｅ ｔ ｓ ｉ ｔｏ ｆ ｈｅ ｏ ｅ ｒ ｎｄ ｎｄ ａ ｋ ｏ ｄ ｏ ｏ
分割算法和matting算法配合 -回复
分割算法和matting算法配合-回复什么是分割算法和matting算法配合？分割算法和matting算法是两种图像处理技术，常常在计算机视觉与图像编辑领域中配合使用。
分割算法用于将图像分成若干个区域或物体，而matting算法用于精细提取物体边界，使其在图像中能够更加自然地融合。
分割算法通常利用计算机视觉和机器学习技术，根据像素点的颜色、纹理、形状等特征将图像分割成一组相似的区域或物体。
其中常用的分割算法包括K均值聚类、图割（Graph Cut）、超像素分割等。
这些算法可以帮助我们对图像进行语义分析和目标识别，从而实现自动化处理和理解。
然而，分割算法通常无法很好地处理物体的边界，这时就需要matting算法的帮助。
Matting算法通过对图像像素进行前景和背景的标注，从而对图像进行局部修正，使得被分割的物体能够更好地融合到原始图像中。
常用的matting算法包括基于颜色模型的Matting、基于传输模型的Matting等。
分割算法和matting算法的配合使用可以帮助我们实现更准确、更自然的图像编辑。
下面将详细介绍分割算法和matting算法的实际应用。
第一步：图像分割首先，我们需要对输入的图像进行分割。
常用的分割算法之一是K均值聚类算法。
该算法通过将图像像素分为K个簇，并尝试最小化每个簇内像素的差异来实现分割。
K的选择是一个关键问题，过大的K值可能会导致图像过分分割，而过小的K值可能会导致物体未能被完整分割出来。
第二步：matting算法修正在分割完成后，我们可以使用matting算法对分割结果进行修正。
基于颜色模型的Matting算法是常用的一种修正方法。
该算法通过对已分割图像中的像素进行标注，将其分为前景、背景和未知区域。
通过使用已标注像素点的信息，Matting算法可以更好地预测具有未知标签的像素应属于前景还是背景。
第三步：物体边界优化当matting算法完成修正后，我们可以对物体的边界进行优化，使其更加自然地融入原始图像。
图像分割算法的原理及实现
图像分割算法的原理及实现图像分割是一种将图像按照某种特定的准则进行拆分的技术，它被广泛应用于计算机视觉领域中的目标定位、图像识别以及医疗领域的病变检测等领域。
图像分割算法的实现要点包括图像特征提取、分割方法选择、分割效果评估等内容。
本文将从原理和实现两个层面对图像分割算法进行深入讲述。
一、图像分割算法原理的概述1.1 图像分割算法的基本原理图像分割是将图像按照其特征和相似性划分为若干个具有这些特征的部分的过程。
通常情况下，图像分割的基本原理是：首先通过预处理将图像中的噪声去除或减小，再进行特征提取来识别图像中感兴趣的目标或区域；接着根据预先设定的分割方法将图像划分为若干个子目标或子区域。
1.2 图像分割算法基本分类按照分割策略，图像分割算法可分为以下三类。
1.2.1 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法，是将图像根据像素值的分布情况进行分割。
分割时，选择一个阈值，通过枚举阈值的不同取值，找到最佳分割点，将图像分成两个子区域。
此类方法实现简单，但对于复杂场景和多目标识别效果会比较差。
1.2.2 基于区域的图像分割算法这类方法首先根据图像特征将图像中不同的区域分割出来，再通过分割区域外的连续边界将相邻区域进行合并。
1.2.3 基于边缘处理的图像分割算法这类方法首先对图像中的边缘进行检测，再根据边缘连接将图像区域划分为不同的部分。
此类方法对噪声敏感较小，但对于曲线和空间位置的变化比较大的图像难以处理。
二、图像分割算法实现的方法和技术2.1 图像特征提取在实现图像分割的过程中，需要对图像进行特征提取。
主要有以下两种方法。
2.1.1 基于像素点的特征提取方法这种方法主要是根据像素点的位置、颜色等特征进行分割。
其中，像素点的位置是指在图像中的坐标位置，而像素点的颜色是指在图像中的颜色属性。
2.1.2 基于图像区域的特征提取方法这种方法是根据不同区域的纹理、形状或颜色等进行分割。
该方法常用的特征提取技术包括SIFT、SURF、LBP等。
图像分割技术在水下目标检测中的应用研究
图像分割技术在水下目标检测中的应用研究在现代海洋勘探和海洋开发中，对于水下目标的检测和识别非常重要。
而图像分割技术是一种有效的图像处理方法，在水下目标检测中有着广泛的应用。
本文将对图像分割技术在水下目标检测中的应用进行初步的探讨。
一、图像分割技术的基本原理图像分割技术是指将一幅图像划分成若干个具有独立特征和意义的区域的过程。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长、基于能量的方法等。
其中，基于能量的方法是近年来被广泛研究和应用的一种方法。
基于能量的图像分割方法是从最小化图像能量的角度出发，寻找到一种图像分割方案，使得划分后的各个区域之间的能量最小化。
能量可以用来衡量不同区域之间的差异程度，通常包括颜色、亮度、纹理等特征。
通过最小化能量，可以得到一个稳定的、局部最优的图像分割结果。
二、水下目标检测的特点与陆地环境不同，水下环境中的水流、浪涌、光线等因素会对图像产生干扰和扭曲，使得水下图像难以进行准确的识别和分割。
此外，水下目标的形状、大小和颜色也非常多样化，需要考虑不同目标的特征进行相应的处理。
因此，水下目标检测的关键在于对不同目标的特征进行准确的提取和分析。
图像分割技术可以根据不同的特征将目标区域与背景区域分离出来，为后续的目标识别和分类提供了基础。
三、图像分割技术在水下目标检测中的应用1. 基于能量的分割算法基于能量的图像分割算法可以通过对颜色、纹理等特征进行分析，将水下目标区域与背景进行有效的分割。
此外，基于能量的方法还可以通过全局最小割（graph cut）算法进行优化，进一步提高分割的准确性和稳定性。
2. 基于形态学的分割算法基于形态学的分割算法可以有效地处理水下目标的形态和大小特征。
该方法利用形态学操作对目标进行膨胀、腐蚀等操作，进而提取出目标区域。
此外，结合形态学和能量方法的分割算法也被广泛应用于水下目标检测中。
3. 基于机器学习的分割算法基于机器学习的分割算法通过训练模型对水下目标进行准确的分类和分割。
反光去除算法范文
反光去除算法范文反光去除算法是一种用于消除图像中的光晕和反光的图像处理技术。
光晕和反光经常会出现在被拍摄物体周围的亮度较高区域，导致图像细节丢失或变形。
在许多应用中，如工业质检、摄影和计算机视觉等领域，都需要对图像进行反光去除处理，以提取出更准确的信息。
本文将介绍几种常见的反光去除算法。
1. 多光谱反光建模算法（Multispectral Reflction Model）：该算法根据物体表面的反射特性进行建模。
通常，物体表面的反射是有规律的，并可以根据物体的材质进行估计。
该算法利用多光谱图像中的不同波段光谱信息，来还原出物体表面的反射分布。
通过计算物体表面的反射率分布，可以准确地估计并消除图像中的光晕和反光。
2. 直方图均衡化算法（Histogram Equalization）：直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以通过调整图像的像素值分布来提高图像的对比度。
在反光去除中，可以利用直方图均衡化算法来增强图像对比度，使光晕和反光区域与物体区域的差异更加明显。
通过应用直方图均衡化算法，可以减少光晕和反光区域的亮度，并提升图像细节的可见性。
3. 自适应滤波算法（Adaptive Filtering）：自适应滤波算法通过分析图像的局部结构和亮度变化，来消除图像中的光晕和反光。
该算法根据图像的灰度梯度和亮度差异，对每个像素点进行滤波处理。
在光晕和反光区域，滤波器可以自动调整，以保留图像的细节和纹理信息。
自适应滤波算法在去除光晕和反光的同时，可以保持图像的自然性和锐利度。
4. 基于图割的区域分割算法（Graph-Cut Based Segmentation）：基于图割的区域分割算法可以将图像分为多个区域，并根据区域之间的亮度和纹理差异进行图像分割。
在反光去除中，可以利用图割算法将光晕和反光区域与物体区域分离开来。
通过对图像进行分割，可以针对性地对光晕和反光区域进行处理，以实现更准确的去除效果。
综上所述，反光去除算法可以通过多光谱反光建模、直方图均衡化、自适应滤波和基于图割的区域分割等方法来处理图像中的光晕和反光。
基于graph cuts 和主动轮廓的纹理感知图像分割
图的对应关系。左图图像中的像素看作是右图中的结点，邻接像素之间的相似性看作是边上的权值
。类似图，除了普通结点外，还包含两个称为“终点”的点 s、t。边集 E 中包含两种边，一种是 连接相邻结点之间的边(n-links)，一种是连接普通结点和“终点”之间的边(t-links)。
假设整幅图像的标签label为L= {l1,l2,,,, lp }，其中li为0（背景）或者1（目标）。那假设图像的 分割为L时，图像的能量可以表示为：
Active contour（主动轮廓）、 Color-texture（彩色纹理）、 Structure tensor（结构张量）
2. 本文的研究意义：由于graphcut 的缺点，本论文在四个方面推广延伸了graphcut 算法：
（1）：把纹理考虑到分割过程中，我们设计了一个有效地、可靠的纹理探测器，用探测结果生成 一幅增强图像。然后对增强图像用graphcut算法，这样可以利用graphcu进行纹理感知以及有
决方法，对于图像我们适应它，并融合作为后期处理从而增强分割的平滑性、准确性。
（4）：当分割比如伪彩色这样的复杂图像时，我们建议在图像分割过程中包含软约束，这样可以 允许用户去勾勒从而效地指导算法去找寻最满意的结果。
（1）给定输入图像和用户的前景/背景输入，算法分析图像并生成一幅增强图像，其中包含了原始 图像和纹理检测结果。
3. 纹理感知graphcut 分割
这一部分首先简单地介绍了graphcut分割作为我们接下来工作的基础，然后提出了两项研究，
构造了纹理增强图像来代替输入图像用于分割以及把结构张量融入到graphcut模型当中。
3.1 graphcut 分割 graph Cut交互式方法的主要思想是：将对图像的目标和背景进行标记作为硬约束，在满足这
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对应于图像中的每个像素。每两个邻
域顶点（对应于图像中每两个邻域像
素）的连接就是一条边。这种边也叫
n-links。
研究背
研究方
第还有二另种外顶两点个和终边端是景顶：点除，图叫像S像和素T。外每， 案
个普通顶点和这2个终端顶点之间都
有连接，组成第二种边。这种边也叫
t-links。
研究成 果
研究总 结
Graph Cut (图割)
而min cut和图的max flow是等效的，故可以
通过max flo研w算究法来背找到s-t图的研min究cu方t。目
前的算法主要有景：
案
1) Goldberg-Tarjan
2) Ford-Fulkerson
3) 上诉两种方法的改进算法
研究成 果
研究总 结
Result (结果)
研究背 景
研究方 案
研究成
研究总
景
案
果
结
Graph Cut算法仅需要在前景和背景处各画几笔作为输入，算法将
建立各个像素点与前景背景相似度的赋权图，并通过求解最小切割区分
前景和背景。由于它是基于颜色统计采样的方法，因此对前背景相差较
大的图像效果较佳。
Basics (基础知识)
图论中的图（graph）：
一个图G定义为一个有序对 （V,G），记为G=（V,G），其 中
同的物理意景义。
案
果
结
Graph Cuts是在普通图的基础上多了2个顶点，这2个顶点分别用符号”S” 和”T”表示，统称为终端顶点。其它所有的顶点都必须和这2个顶点相连形 成边集合中的一部分。所以Graph Cuts中有两种顶点，也有两种边。
Basics (基础知识)
第一种顶点和边是：第一种普通顶点
(1) V是一研个非究空背集合，称为顶研究方 点集，其元景素称为顶点； 案
(2) E是由V中的点组成的无序 点对构成的集合，称为边集， 其元素称为边。
研究成 果
Hale Waihona Puke 研究总 结Basics (基础知识)
此处的Graph和普通的Graph稍有不同。
普否则通为的无图研向由究图顶，点背且和边边是构有成权，研值如究的果，边方不的同有的方边向可的研以，有究这不样成同的的图权被值则，称研分为别有究代向总表图不，
Graph Cut中的Cut是指这样一个边的 集合，很显然这些边集合包括了上面2种边， 该集合中所有边的断开会导致残留“S”和 “T”图的分开，所以就称为“割”。
如果一研个割究，背它的边的所研有究权方值之和最小研， 究成 那么这个就景称为最小割，也案就是图割的结 果
果。
最大流量最小割算法就可以用来获得s-t图 的最小割，这个最小割把图的顶点划分为 两个不相交的子集S和T，其中s ∈S， t∈ T和S∪T=V 。
图像分割之 Graph Cut 算法
Introduction (算法简介)
Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉
领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉
（stereo vision）、抠图（Image matting）等。
研究背
研究方
研究成 果
研究总 结
放映结束 感谢各位观看！
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让我们共同进步
研究总 结
Weight (权值)
研究背 景
研究方 案
研究成 果
研究总 结
？Regional Term (区域项)
研究背 景
研究方 案
研究成 果
研究总 结
Boundary Term(边界项)
研究背 景
研究方 案
研究成 果
研究总 结
Min Cut (最小割)
确定每条边的权值之后，就可以通过min cut 算法来找到最小的割，这些边的断开恰好可以 使目标和背景被分割开，也就是min cut对应 于能量的最小化。