Graph cut经典图割算法

资 源 简 介

Graph cut经典图割算法

详 情 说 明

Graph cut（图割）是一种经典的计算机视觉算法，主要用于解决图像分割问题。它的核心思想是将图像分割任务建模为一个能量最小化问题，通过图论中的最大流最小割定理来求解最优解。

算法首先将图像转换为一个图结构，其中每个像素或超像素对应图中的一个节点，相邻像素之间的边权重反映它们的相似性。此外，还会添加额外的源节点（source）和汇节点（sink），分别代表前景和背景。

Graph cut的目标是找到一个分割方案，使得切割的总权重最小，即能量函数最小。这一过程可以转化为最大流问题，采用高效的算法（如Ford-Fulkerson、Push-Relabel等）求解。

该算法在交互式图像分割、立体匹配和医学图像分析等领域广泛应用，尤其在需要精确边界提取的任务中表现出色。