归一化的割和图像分割

资 源 简 介

归一化的割和图像分割

详 情 说 明

归一化割（Normalized Cut）是一种用于图像分割的创新方法，它将图像分割问题转化为图论中的图分割问题。与传统的基于局部特征的分割方法不同，归一化割着眼于从全局角度分析图像，通过综合考虑组间差异性和组内相似性来实现更优的分割效果。

这种方法的核心思想是将图像表示为带权无向图，其中像素点作为图的顶点，像素之间的相似度作为边的权重。归一化割准则同时考虑了分割后的子图之间的不相似性和子图内部的相似性，这使得它能够避免传统方法中产生的偏向小区域分割的问题。

令人惊奇的是，这种看似复杂的优化问题可以通过求解广义特征值问题来获得最优解。这种数学转换不仅保证了理论上的严谨性，还提供了高效的计算方法。在实际应用中，算法首先构建图像的亲和矩阵，然后通过求解其特征向量来获得分割结果。

归一化割方法已被成功应用于静态图像分割和运动序列分析等多种计算机视觉任务。它的优势在于能够产生更符合人类视觉感知的分割结果，特别是对于纹理复杂或边界模糊的图像区域。这种方法为图像理解提供了一种全新的全局视角，推动了计算机视觉领域的发展。