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【24h】

Normalized cut approximations.

机译:归一化割近似值。

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摘要

Image segmentation is an important task in computer vision and understanding. Graph Cuts have been shown to be useful in image segmentation problems. Using a criterion for segmentation optimality, they can obtain segmentation without relying heavily on a priori information regarding the specific type of object. Discussed here are a few approximations to the Normalized Cut criterion, the solving of which has been shown to be an NP-hard problem. Two Normalized Cut algorithms have been previously proposed, and a third is proposed here which accomplishes approximation by a similar method as one of the previous algorithms. It is also more efficient than either of the previously proposed Normalized Cut approximations.
机译:图像分割是计算机视觉和理解中的重要任务。 Graph Cuts已显示在图像分割问题中很有用。使用用于分割最佳化的标准,他们可以在不严重依赖有关特定对象类型的先验信息的情况下获得分割。这里讨论的是归一化切割准则的一些近似值,已证明该解决方案是一个NP难题。先前已经提出了两种归一化剪切算法,并且在这里提出了第三种归一化剪切算法,其通过与先前算法之一相似的方法来实现近似。它也比以前建议的归一化割近似中的任何一个都更有效。

著录项

  • 作者

    Monroe, William Stonewall.;

  • 作者单位

    The University of Iowa.;

  • 授予单位 The University of Iowa.;
  • 学科 Engineering Computer.;Computer Science.;Engineering Electronics and Electrical.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2011
  • 页码 45 p.
  • 总页数 45
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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