在图像拼接任务，拼接缝可采用图割方法生成，其关键过程是重叠区域的构 图，包括图及其邻接边权重的构造。假定下述分别是 A, B 图在重叠区域像素值， 请根据： M(i, j, A, B) = ||A(i)-B(i)||+||A(j)-B(j)|| 的准则画出该有向无环图及其权重，根据最小割准则提取拼接缝，并给出最小割 的值。

首先，根据准则 M(i, j, A, B) = ||A(i)-B(i)|| ||A(j)-B(j)||，我们可以先计算出重叠区域中每个像素点的权重，即构造图中每个节点的权重。

假设重叠区域大小为 m × n，A、B 图的像素值分别为 A(i, j) 和 B(i, j)，则对于重叠区域中每个像素点 (i, j)，其节点的权重为：

W(i, j) = ||A(i, j)-B(i, j)||^2

根据这个权重，我们可以构造有向无环图。假设重叠区域中有 k 个像素点，我们将每个像素点看作一个节点，在图中添加 k 个节点。对于每个节点，我们将其分别连接到其相邻的四个像素点节点（如果这个像素点在重叠区域中），并赋上相应的边权重。边权重的计算方式是：

W(i, j, u, v) = W(i, j) × W(u, v)，其中 (i, j) 和 (u, v) 分别表示两个节点。

这样构造出来的图就是一个有向无环图，并且每个节点都有四个入边和四个出边（除了边界上的节点），边权重就是上面计算出来的 W(i, j, u, v)。

接下来，我们需要找到最小割。根据最小割定理，最小割等于最大流，因此我们可以使用最大流算法来求解最小割。

最大流算法需要指定源点和汇点，我们可以将源点连接到 A 图的所有边界节点，将汇点连接到 B 图的所有边界节点，这样就构造出了一个从源点到汇点的有向图。图中所有边的容量都是无穷大，因为我们希望所有的像素点都可以被保留下来，只是希望找到一条最小的割，将 A 图和 B 图拼接起来。

最后，我们运行最大流算法，得到的最小割就是拼接缝。最小割的值就是被割掉的像素点的权重之和。