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对切花轮回的深入探讨

M、 尼尔斯巴克,A、 齐瑟曼
图像与视觉计算,2009
下载出版物:尼尔斯巴克09A。pdf[2Mo] 

我们描述了一种自动分割彩色照片中花朵的算法。这是一个挑战问题是因为花类的多样性,一个类和一个特定类内的可变性以及成像条件的变化-光照、姿势、缩短等。该方法将两个模型耦合在一起—前景和背景的颜色模型和灯光通用模型花瓣结构的形状模型。此形状模型可以容忍视点变化和花瓣变形,适用于许多不同的花类。分段是使用利用图切割优化MRF成本函数。我们展示了如何调整算法的组件来克服常见的分割错误,以及如何通过在训练集中学习参数来优化性能。该算法在13个花卉类和750多个实例上进行了评价。绩效评估反地面真相trimap片段。文中还与以前的几种算法进行了比较花卉分割方法。


BibTex参考:

@文章{Nilsback09a,author=“Maria Elena Nilsback和Andrew Zisserman”,title=“深入挖掘切花轮回”,journal=“图像与视觉计算”,年份=“2009”,}

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