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基于圖模型的圖像分割框架由圖映射、分割準(zhǔn)則設(shè)計(jì)及目標(biāo)函數(shù)求解三個(gè)環(huán)節(jié)組成，其中圖是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。圖中相鄰點(diǎn)間邊的權(quán)值可由圖像像素的值、位置關(guān)系或類別等屬性來(lái)確定，常見(jiàn)分割準(zhǔn)則有后驗(yàn)概率準(zhǔn)則、割集準(zhǔn)則等，而目標(biāo)函數(shù)求解大多屬于組合優(yōu)化或網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題，相應(yīng)的求解方法包括了模擬退火、動(dòng)態(tài)規(guī)劃及圖論等全局優(yōu)化方法，以及條件迭代模型等局部?jī)?yōu)化方法。在這些優(yōu)化方法中，模擬退火及動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法需要大量時(shí)間來(lái)獲得全局優(yōu)解，條件迭代模型處理速度快但分割效果較差，圖論則是一類針對(duì)特定目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行高效求解的綜合方法，系統(tǒng)的包含了目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)及求解算法，圖論方法可大致劃分為：小生成樹(shù)模型，通過(guò)產(chǎn)生圖的小生成樹(shù)對(duì)像素進(jìn)行聚類；短路徑模型，根據(jù)頂點(diǎn)間的短路徑集合來(lái)定義目標(biāo)邊界；割集準(zhǔn)則模型，根據(jù)不同的分割準(zhǔn)則定義全局目標(biāo)函數(shù)并求解；圖割模型，在MRF-MAP框架中通過(guò)大流小割得到近似優(yōu)結(jié)果。圖論方法有著成熟的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及統(tǒng)一的處理框架，可充分利用圖像的整體性與局部性，各模型之間也被證明具有等價(jià)性。目前，圖模型圖像分割中先驗(yàn)知識(shí)的獲取一方面是通過(guò)人工交互方式，如Livewire通過(guò)鼠標(biāo)拖拽將自由點(diǎn)放置在目標(biāo)邊界附近，并沿邊界調(diào)整自由點(diǎn)位置來(lái)完成分割，GrabCut124在圖割基礎(chǔ)上，使用包圍盒來(lái)確定目標(biāo)與背景物，并使用高斯混合模型來(lái)描述各類別的特征分布，交互過(guò)程與圖割相比更為簡(jiǎn)單，LazySnapping則通過(guò)提供對(duì)象及邊界的若干標(biāo)記點(diǎn)來(lái)簡(jiǎn)化交互過(guò)程；還有一些技術(shù)與其他方法相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)的圖像分割，如將小生成樹(shù)與區(qū)域合17并相結(jié)合126、利用SFIT算子獲取種子點(diǎn)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分割等。另一方面，為提高分割效率相關(guān)研究在能量函數(shù)中加入先驗(yàn)約束，如在能量函數(shù)中加入先驗(yàn)形狀信息或像素標(biāo)記位置的序約束131等，可有效避免分割結(jié)果陷入局部?jī)?yōu)值。圖模型圖像分割方法中的另一主要問(wèn)題是計(jì)算速度，由于圖模型分割是對(duì)圖的頂點(diǎn)及邊進(jìn)行組合優(yōu)化處理，當(dāng)圖像分辨率較高時(shí)圖模型的求解規(guī)模就會(huì)大幅度增加，而影響處理的實(shí)時(shí)性。針對(duì)這一問(wèn)題，目前的解決思路主要是基于超像素方法來(lái)合并圖像中局部相似像素來(lái)減少圖的頂點(diǎn)個(gè)數(shù)，常用的超像素方法有SLIC132、MeanShift133、QuickShift134、TurboPixels135等。
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