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用于图像分割的等周图划分

Isoperimetric graph partitioning for image segmentation.

作者信息

Grady Leo, Schwartz Eric L

机构信息

Department of Imaging and Visualization, Siemens Corporate Research, Princeton, NJ 08540, USA.

出版信息

IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2006 Mar;28(3):469-75. doi: 10.1109/TPAMI.2006.57.

DOI:10.1109/TPAMI.2006.57
PMID:16526432
Abstract

Spectral graph partitioning provides a powerful approach to image segmentation. We introduce an alternate idea that finds partitions with a small isoperimetric constant, requiring solution to a linear system rather than an eigenvector problem. This approach produces the high quality segmentations of spectral methods, but with improved speed and stability.

摘要

谱图划分提供了一种强大的图像分割方法。我们引入了一种不同的思路，即寻找具有小等周常数的划分，这需要求解一个线性系统而非特征向量问题。这种方法能产生与谱方法质量相当的分割结果，但速度更快且稳定性更好。

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