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“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts下载
weixin_39821228
2019-08-02 09:30:16
“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts
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论文阅读5----“
Grab
Cut
” —
Interactive
Foreground
Extraction
using
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Graph
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静态图像的高效、交互式前景/背景分割问题在图像编辑中具有重要的现实意义。经典的图像分割工具使用纹理(颜色)信息,如魔棒,或边缘(对比度)信息,如智能剪刀。最近,一种基于图割优化的方法成功地将这两种信息结合起来。本文从三个方面对图切方法进行了扩展。
【计算机图形学】“
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概述:
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是基于图割(
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)的最小割理论的一种抠图算法,主要改进点在于
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使用高斯混合模型拟合像素分布,并且进行迭代的分割,直到实现前后景分离。
论文阅读---“
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论文阅读—“
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Cut
” —
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Foreground
Extraction
using
Iterated
Graph
Cut
s 摘要: 高效、交互式的静态图像前景/背景分割问题在图像编辑中具有重要的现实意义。经典的图像分割工具使用纹理(颜色)信息,例如:Magic Wand、或边缘(对比度)信息如 Intelligent Scissors。最近,一种基于图切割的优化方法成功地结合了这两种信息。本文从三个方面对
graph
-
cut
方法进行扩展。第一:我们开发了一个更强大的迭代优化版本;
图割论文阅读笔记:“
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s摘要 经典的图像分割使用纹理(颜色)信息,或者边缘信息。最近,一个基于图割优化的方法成功的结合了这两种信息。本文将在三个方面改进
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方法。优化迭代;简化用户交互;通过border matting让边缘更自然。1.Introduction 本文
TOG04_
Interactive
Foreground
Extraction
using
Iterated
Graph
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1.RGB图像的GMM高斯混合模型(结合OPENCV源码理解)1.1高斯混合模型的初始化initGMMs( img, mask, bgdGMM, fgdGMM );//通过k-means算法来初始化背景GMM和前景GMM模型1.2高斯混合模型的参数三维高斯分布混合模型;三个均值,3X3协方差矩阵;协方差的大小反应了X和Y的相互间的关系,但它还受X和Y本身度量单位的影响。可以标准化,得到标准协方差(...
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