最大流最小割算法

资 源 简 介

最大流最小割算法

详 情 说 明

最大流最小割算法是图论中解决网络流问题的经典方法，在计算机视觉领域有着广泛应用。Maxflow v3.01库实现了高效的Boykov-Kolmogorov算法(B-K算法)，专门为处理计算机视觉问题而优化。

该算法最初由Boykov和Kolmogorov在西门子公司研究期间开发，但由于版权限制无法直接分发原始版本。当前实现是Vladimir Kolmogorov基于已公开资料重新独立完成的。B-K算法特别适合处理具有不规则连接结构的图，这正是计算机视觉中常见的场景。

算法核心思想是通过寻找增广路径来逐步增加流量，同时维护两个不交的搜索树。与传统的Dinic或Push-Relabel算法相比，B-K算法在处理计算机视觉常见的大规模稀疏图时表现出优越性能。其优势在于能有效利用问题的特殊结构，减少不必要的计算。

最小割与最大流是等价的对偶问题，算法在求解最大流的同时也能得到相应的最小割。这一特性使其成为图像分割、立体匹配等视觉任务的理想选择，因为这些问题常可转化为图割优化问题。