Учитывая алгоритм Push-Relabel Graph Cut, описанный в эта статья Я хочу выполнить сегментацию бинарного изображения. Мой вопрос касается инициализации графика.
При представлении изображения в виде графа с решетчатой структурой (MRF) обычно формулируют задачу в соответствии со стандартной функцией энергии унарных и парных членов, как в разделе 3, уравнение 1 в эта статья, где унарный член представляет собой энергию данных, а парный член моделирует гладкость в каком-то районе.
Я изо всех сил пытаюсь установить связь между этой формулировкой оптимизации MRF и формулировкой алгоритма максимального потока в связанной статье. Насколько я понимаю, пропускная способность между соседними узлами может быть представлена некоторой функцией расстояния (на основе значений пространственного расстояния и интенсивности), например, раздел 2, уравнение 7 в эта статья. Однако неясно, как можно включить в инициализацию графа предварительные знания, такие как начальные распределения для исходных точек.
На более высоком уровне, учитывая изображение с некоторыми помеченными исходными точками, относящимися к фону или классам объектов, как можно инициализировать потоковый граф, чтобы можно было использовать max-flow для выполнения двоичной сегментации?
