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. 此类方法把图像分割问题与图的最小割(min cut)问题相关联.首先用一个无向图G=<V,E>表示要分割的图像,V和E分别是顶点(vertex)和边(edge)的集合.此处的Graph和普通的Graph稍有不同.普通的图由顶点和边构成,如果边的有方向的,这样的图被则称为有向图,否则为…

进行了一段时间的论文学习后,现在下载了一些代码,准备从OpenCV跟matlab两个方面着手搭建自己的图像分割平台,计划耗时一个月左右的时间! 昨天去西工大,听了一场Graph Asia的报告,里面有个Microsoft的人讲述自己怎么写paper.纠正了我一直以来的一个误区:就是做完实验再写paper,这个是不对的,应该像软件工程的开发流程一样,文档先行才对,一遍写文档一边写代码. 还有一点感悟就是,关于图像分割这块的内容,大家都做的比较多了,怎么样让自己的工作出彩,还有原创性的idea很重要…

Graph cuts是一种基于图论的方法,它是一种能量优化算法,在计算机视觉领域应用于前景背景分割,立体视觉,抠图等. 这类方法首先使用无向图G=<V,E>表示要分割的图像,V和E分别是顶点和边的集合.此处的Graph和普通的Graph稍有不同,普通的图由顶点和边构成,如果边的有方向的,这样的图被则称为有向图,否则为无向图,且边是有权值的,不同的边可以有不同的权值,分别代表不同的物理意义.而Graph Cuts图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…

一些知识点的初步理解_8(Graph Cuts,ing...) 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.Graph Cuts理论最早是出现在流网络优化领域的,比如说水管网络,通信传输网络,城市车流网络等.此时的Graph Cuts算法是用来确定网络流的最小分割,即寻找一个容量最小的边的集合,去掉这个集合中的所有边就可以阻挡这个…

原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 现在需要代理才能访问,所以就转载了. [论文笔记] CUDA Cuts: Fast Graph Cuts on the GPU Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 问…

Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 问题概述:Graph cut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 segmenta…

出的结果不理想. 感觉是tlink的权重的计算有问题,以及参数的设置.三个可设置参数是后面的 i j k  .如果你找到了一组好参数请告诉我. 下载地址 http://download.csdn.net/download/li_haoren/10232283 Interactive Graph Cuts  for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images  code #include "opencv2\…

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动…

Source: Connected Brain Figure above: Bullmore E, Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems.[J]. Nature Reviews Neuroscience, 2009, 10(3):186-198. Graph measures A graph G consisting of a set of…

Description P. T. Tigris is a student currently studying graph theory. One day, when he was studying hard, GS appeared around the corner shyly and came up with a problem: Given a graph with n nodes and m undirected weighted edges, every node having o…