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图的局部带约束广义模糊连通最优割集。 (英语) Zbl 1482.68261号

摘要:本工作的目标是描述一种高效的算法,用于寻找图像的二值分割,从而使所指示的对象满足一种新的高级先验,称为局部带(LB)约束;在满足给定LB约束的所有分割中,相对于适当的图形剪切度量,返回的分割是最优的。新算法分为两个阶段:扩展图像的标准边缘加权图的边缘数量;将一种称为定向图像森林变换(OIFT)的算法应用于这种新的加权图。在我们的理论研究中,我们证明了OIFT算法属于一类通用的模糊连通性算法,因此具有一些良好的理论性质,例如对种子放置的鲁棒性。正如我们所证明的那样,第一阶段构建的图的扩展确保了结果对象确实满足给定的LB约束。我们还注意到,这种图结构非常灵活,可以将其与其他高级约束结合起来。最后,我们通过实验证明,LB约束与测地线星凸性、边界带和刺猬形状先验相比具有竞争力,所有这些都在OIFT框架内实现,并应用于涉及自然图像和医学图像的各种场景。

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68单位10 图像处理的计算方法
68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制)
68T45型 机器视觉和场景理解
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