GRAPH CUTS

资 源 简 介

GRAPH CUTS

详 情 说 明

图割（Graph Cuts）是计算机视觉领域用于解决图像分割问题的经典算法。它通过将像素看作图中的节点，并利用最小割原理来划分前景和背景区域。

核心思路是构建一个能量函数，通常包含数据项和平滑项。数据项衡量像素属于前景或背景的可能性（如颜色相似度），而平滑项则鼓励相邻像素具有一致的标签（减少分割边界的不连续性）。算法最终通过最小化这个能量函数来获得最优分割结果。

对于初学者，理解图割的关键在于三点： 图的构造：每个像素对应一个节点，并添加源点（代表前景）和汇点（代表背景） 边的权重设定：反映像素间的关系和分类代价 最大流/最小割求解：通过优化算法找到分割边界

该方法在交互式图像分割中表现突出，用户只需标注少量前景/背景种子点即可获得精细分割结果。后续的GrabCut算法正是基于图割的改进版本。