efficient graph based image segmentation

资 源 简 介

efficient graph based image segmentation

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，而基于图的图像分割方法因其高效性和准确性备受关注。这类算法的核心思想是将图像建模为图结构，通过智能合并相似区域实现分割。

算法的处理流程通常分为以下步骤：首先将图像中的每个像素或超像素视为图的节点，相邻节点通过边连接，边的权重反映像素间的相似度（如颜色、纹理差异）。接着初始化时每个节点自成一个区域，然后按照边权重升序处理，逐步合并满足相似度阈值的区域。合并过程中会动态调整区域内部差异度量，避免过度分割或欠分割。

关键创新点在于自适应阈值策略，既考虑区域内部一致性，又兼顾区域间对比度。通过控制合并条件中的阈值参数，可以平衡分割结果的粒度——较高的阈值产生较少的粗粒度区域，而较低阈值保留更多细节。这种方法在保持物体边界清晰度的同时，显著降低了传统分割方法（如分水岭）对噪声的敏感性。

实际应用中，该算法特别适合需要实时处理的场景，如医学影像分析、自动驾驶中的道路识别等。其时间复杂度接近线性，且无需预先指定分割区域数量，通过图的拓扑结构自然涌现出语义合理的分割结果。