基于归一化切割的图像分割算法
"Normalized Cuts and Image Segmentation 是一种在计算机视觉领域广泛应用的图像分割算法,由 Jianbo Shi 和 Jitendra Malik 提出。该方法基于图论,将图像分割视为图的划分问题,并提出了一种新的全局标准——归一化切分(Normalized Cut)来优化这个过程。" 在计算机视觉中,图像分割是将图像分成多个有意义的区域或对象的过程,它是图像理解和分析的基础。传统的图像分割方法往往关注局部特征和图像数据的一致性,但"Normalized Cuts and Image Segmentation" 算法则更侧重于提取图像的整体印象。 归一化切分(Normalized Cut)准则衡量的是不同组之间的总差异以及组内元素的总相似度。这种准则使得算法能够平衡分割的连贯性和各区域的内部一致性。通过解决一个推广的特征值问题,可以有效地优化这个准则。这种方法不仅可用于静态图像的分割,还可以处理运动序列,实验结果表明其效果非常令人鼓舞。 算法的核心在于将图像表示为一个图,其中像素或像素的集合作为顶点,而像素之间的相似性或邻接关系作为边。归一化切分的目标是找到一种分割方式,使得分割后的子图内部连接紧密,而子图间连接稀疏。这可以通过最小化归一化切分数来实现,这个量反映了分割的“切割”程度与各部分的凝聚力之间的权衡。 关键词包括:分组、图像分割、图划分。1938年,Wertheimer 提出感知组织的重要性,列出了相似性、接近性等关键因素,这些在归一化切分算法中也得到了体现。该方法利用这些原则,通过图论的方法对图像进行智能分割,从而实现更精确的视觉理解。 归一化切分算法的贡献在于它提供了一个全局视角来解决图像分割问题,避免了局部特征可能导致的分割错误。同时,它的计算效率高,可以通过线性代数的工具来求解,这在大规模图像处理中具有显著优势。至今,该算法仍然是图像分割领域的经典方法,被广泛应用于计算机视觉、机器学习和图像分析等多个领域。
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