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文档简介

1、交互式图像分割简介(2001-2010)、徐辉20140909、基本概念、图像分割全自动图像分割等是非常困难的任务。交互技术根据用户交互信息确定图像中的每个像素点是属于前景F还是属于背景B。图像像素点2分类F,B,基本概念,图像分割全自动图像分割是非常困难的任务。交互技术展望F,基本概念,图像分割全自动图像分割是一项非常艰巨的任务。交互技术展望F背景B,基本概念,图像分割全自动图像分割是一项非常艰巨的任务。交互式技术前景F G=背景b-图模型G无向赋权图图像处理基本方法,v,v,v,v,v,v,v,v,v,v,v,交互技术前景F背景B图片模型G颜色模型颜色模型Color模型如何描述和表达用户交

2、互点的颜色信息?如何推断用户感兴趣的物体的颜色分布?充分利用用户交互信息,为后期处理提供基础。高斯混合模型K-Means、3、3茄子基本处理方法、Graph Cut当前最重要的方法以及大多数方法都进行了相应的扩展。Shortest path random walks、Shortest path、a geodesic framework for fast interactive image and video segmentation and matting iccv 2007将用户视为multi-label image segmentation for medical applications

3、 based on graph-theoretic electrical potentials eccv 2004 random walks for imags MI 22吸收壁0点N点p(x)是从X点到N点的概率,在p(0)=0,p(N)=1的其他点处的解决问题将转换为线性方程组求解。1/3 2/3,随机警告,图形模型边权重移动概率每个节点首次到达L1节点的概率每个L2节点首次到达L3节点的概率,Graph Cut,最大流最小切削算法,添加源节点s,将节点t,区域项目转换为s或t直接扩展:lazy snnnn,图形约束,如何解决具有图形约束的能量函数?what energy function can be minimized via graph cuts?PAMI 2004,Geodesic Star Shape,Geodesic Star convex ity for interactive image Segmentat

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