交互式图像分割简介共20页
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• Color Model • Multilabel random walker image segmentation using prior models
CVPR 2019 random walker算法没有融入颜色模型
• Random Walks and Graph Cut • A Seeded Image Segmentation Framework Unifying Graph Cuts
Shape Constraint(形状约束)
Star shape prior for graph-cut image segmentation ECCV 2019
是所有以c为中心的星形的集合 y 是任一形状区域。
Shape Constraint(形状约束)
• 怎样求解带形状约束的能量函数？ • What energy function can be minimized via graph cuts? PAMI 2019
Shortest Path
• A geodesic framework for fast interactive image and video segmentation
and matting
ICCV 2019
表示用户交互的前景点或背景点 表示图像中的任一像素点。
表示连接s1和s2的路径 是融入交互信息的权重
Graph Cut
最大流最小割算法
• 添加源节点S，汇节点T，区域项转化为S或T到每一个像素点的权重，边缘项 转化为像素点之间的权重
直接扩展：LazySnapping (SIGGRAPH 2019)
• 分水岭预处理，以区域为单位建立图 • 推断颜色模型(离散表示，k-means)
• 是前景交互点的聚类中心 • 是背景交互点的聚类中心
Random Walks
• Multi-Label Image Segmentation for Medical Applications Based on Graph-Theoretic Electrical Potentials ECCV 2019
• Random Walks for Image Segmentation PAMI 2006 一维随机游走的基本概念
1/3 2/3
质点每次以一定概率游走一个单位长度. 吸收壁 0点 N点 设p(x)是从x点出发到达N点的概率，显然 p(0)=0, p(N)=1 其他点处的求解问题，转化为线性方程组求解。
图模型 边权重
Random Walks
游走概率
每一个节点第一次 到达L1节点的概率
L2节点
每一个节点第一次 到达L3节点的概率
And Random Walker Which Yields A New Algorithm ICCV 2019 一个统一的框架
评价标准
• Overlap Score：
Y
Ygt
谢谢！
怎样描述和表示用户交互点的颜色信息？ 怎样推断用户感兴趣物体的颜色分布？ 充分利用用户交互信息，为后面处理提供基础。
高斯混合模型（Gauss Mixture Model） K-Means
3种基本处理方法
• Graph Cut
目前最主要的方法，大部分的方法由此扩展。
• Shortest Path • Random Walks
• 交互技术 前景 F 背景 B
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术 前景 F 背景 B 图模型 G
G=<V, E>
ve v
v
无向赋权图
v
e
v
v
v
v
v
图像处理的一种基本方式
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术 前景 F 背景 B 图模型 G 颜色模型 Color Model
Geodesic Star Shape
• Geodesic Star Convexity for Interactive Image Segmentation CVPR 2019
1. Single star to Multiple Stars
2. Euclidean distance to Geodesic
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术
根据用户交互的 信息，对图像中的每 一个像素点，判断其 属于前景F，还是背景B？
图像像素点二分类 ｛ F ，B ｝
百度文库本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术 前景 F
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
Combination（组合）
• Geodesic and Graph Cut
Geodesic Graph Cut for Interactive Image Segmentation ICCV 2019
Graph Cut：ShortCut
Geodesic ：缺乏边缘信息
Expansion(扩展)
CVPR 2019 random walker算法没有融入颜色模型
• Random Walks and Graph Cut • A Seeded Image Segmentation Framework Unifying Graph Cuts
Shape Constraint(形状约束)
Star shape prior for graph-cut image segmentation ECCV 2019
是所有以c为中心的星形的集合 y 是任一形状区域。
Shape Constraint(形状约束)
• 怎样求解带形状约束的能量函数？ • What energy function can be minimized via graph cuts? PAMI 2019
Shortest Path
• A geodesic framework for fast interactive image and video segmentation
and matting
ICCV 2019
表示用户交互的前景点或背景点 表示图像中的任一像素点。
表示连接s1和s2的路径 是融入交互信息的权重
Graph Cut
最大流最小割算法
• 添加源节点S，汇节点T，区域项转化为S或T到每一个像素点的权重，边缘项 转化为像素点之间的权重
直接扩展：LazySnapping (SIGGRAPH 2019)
• 分水岭预处理，以区域为单位建立图 • 推断颜色模型(离散表示，k-means)
• 是前景交互点的聚类中心 • 是背景交互点的聚类中心
Random Walks
• Multi-Label Image Segmentation for Medical Applications Based on Graph-Theoretic Electrical Potentials ECCV 2019
• Random Walks for Image Segmentation PAMI 2006 一维随机游走的基本概念
1/3 2/3
质点每次以一定概率游走一个单位长度. 吸收壁 0点 N点 设p(x)是从x点出发到达N点的概率，显然 p(0)=0, p(N)=1 其他点处的求解问题，转化为线性方程组求解。
图模型 边权重
Random Walks
游走概率
每一个节点第一次 到达L1节点的概率
L2节点
每一个节点第一次 到达L3节点的概率
And Random Walker Which Yields A New Algorithm ICCV 2019 一个统一的框架
评价标准
• Overlap Score：
Y
Ygt
谢谢！
怎样描述和表示用户交互点的颜色信息？ 怎样推断用户感兴趣物体的颜色分布？ 充分利用用户交互信息，为后面处理提供基础。
高斯混合模型（Gauss Mixture Model） K-Means
3种基本处理方法
• Graph Cut
目前最主要的方法，大部分的方法由此扩展。
• Shortest Path • Random Walks
• 交互技术 前景 F 背景 B
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术 前景 F 背景 B 图模型 G
G=<V, E>
ve v
v
无向赋权图
v
e
v
v
v
v
v
图像处理的一种基本方式
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术 前景 F 背景 B 图模型 G 颜色模型 Color Model
Geodesic Star Shape
• Geodesic Star Convexity for Interactive Image Segmentation CVPR 2019
1. Single star to Multiple Stars
2. Euclidean distance to Geodesic
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术
根据用户交互的 信息，对图像中的每 一个像素点，判断其 属于前景F，还是背景B？
图像像素点二分类 ｛ F ，B ｝
百度文库本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
• 交互技术 前景 F
基本概念
• 图像分割 全自动的图像分割是一件非常困难的任务。
Combination（组合）
• Geodesic and Graph Cut
Geodesic Graph Cut for Interactive Image Segmentation ICCV 2019
Graph Cut：ShortCut
Geodesic ：缺乏边缘信息
Expansion(扩展)