图像处理之图像分割（三）之图割(Graph cut)分割简单梳理

图像处理之图像分割(三）之图割（Graph cut）分割简单梳理

        Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。

       此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联。首先用一个无向图G=，E>表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge）的集合。此处的Graph和普通的Graph稍有不同。普通的图由顶点和边构成，如果边的有方向的，这样的图被则称为有向图，否则为无向图，且边是有权值的，不同的边可以有不同的权值，分别代表不同的物理意义。而Graph Cuts图是在普通图的基础上多了2个顶点，这2个顶点分别用符号”S”和”T”表示，统称为终端顶点。其它所有的顶点都必须和这2个顶点相连形成边集合中的一部分。所以Graph Cuts中有两种顶点，也有两种边。

参考文献：

zouxy09      图像分割之（二）Graph Cut（图割）    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8532111

《图像处理、分析与机器视觉（第三版）》     作者 ：Milan Sonka、艾海舟。