终于和陈贤弟,进入Graphcut得学习了,只是这一块一直为我所难以啃掉得硬骨头,在我毕业之前能不能咬下来,希望可以,只是近日再度回首,发现其涉及得理论,有一点前沿,虽然三四年前提出得东西,但由于作者交代得简单,含糊,使得这一技术得应用受到了严重得限制,几乎很多人都知道 Graphcut可是又有多少人可以实现这个Graphcut呢,寥寥无几吧,一年前我不懂,一年后得今天,还在为这个而愁眉不展,不忘早点解决这个问题,当然,还得于陈贤弟好好交流合作了。 Graphcut是一座大山,可是翻过了这座大山,后面还有一座更大得,不过更激发我兴趣得大山要去翻越。真实永无止境啊! 上次××问我Graphcut怎么实现 我不知道,估计他也不一定懂,过段时间我实现了,就可以比上次有更大得进步了。自信也会提高很多得 |
Graph cut
要好得更多;特别是使用a-b-swap, 和 a-expansion的时候。刚开始看graph cut的时候不着门道,走了很多弯路,现在总结起来可以这样学习:
1。学习algorithm课本里的关于graph那一节,或者google maxflow/mincut相关的内容,有介绍mincut的两种解法;
2。然后就开始看用graphcut解决computer vision里的问题,首先要看的是《Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images》iccv 01。这篇paper讲怎么用graphcut来做image segmentation;
3。看
Approximate Energy Minimization via Graph Cuts(Boykov, Veksler and Zabih, PAMI '01),这篇paper系统介绍了如何构造graph和energy term来解stereo disparity, motion等问题,也比较直观的介绍了a-expansion。后面的关于graphcut的TPAMI的文章都没有介绍如何构造graph来解问题,这篇比较关键;
看了以上几个文章后,基本就可以看懂关于graphcut的论文了,就可以深入下去了。
http://www.cs.cornell.edu/~rdz/graphcuts.html
【简介】
Graph Cuts 不等于 graph cut(如 min cut、normalized cut、RatioCut),
这个优化算法用来解
of Graph Cuts with Belief Propagation for Stereo, using Identical
programming(只用1D求解), gradient decedent, simulated annealing, etc
【原理】
<Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts>
Veksler and Zabih, PAMI '01),这篇paper是graph cuts的开山之作,系统介绍了如何构造graph和energy term来解stereo disparity, motion等问题,也比较直观的介绍了a-expansion。<GRAPH
BASED ALGORITHMS FOR SCENE
CUT计算耗时的缺点,他还因此称为微软一员,专门从事GRAPH CUT在图像处理上的应用。<What energy functions can be minimized via graph cuts>
'04).
Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images>
segmentation。
【应用】
Graph cuts最主要的应用是图像分割。
在Boykov 和 Kolmogorov 俩人的主页上就有大量的code。包括maxflow/min-cut、stereo algorithms等算法:
http://vision.csd.uwo.ca/code/
http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/V.Kolmogorov/software.html
以及olga.
http://www.csd.uwo.ca/faculty/olga/code.html
【toolkit】
Lazy SnappingGrabCut
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[论文笔记] CUDA Cuts: Fast Graph Cuts on the GPU