摘要：Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。 此类方法把图像分割问题与图的最小割（min cut）问题相关联。首先用一个无向图G=表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge）的集合。此处的Graph和普通的Graph稍有不同。普通的图由顶点和边构成，如果边的有方向的，这样的图被则称为有向图，否则为无向图，且边是有权值的，不同的边可以有不同的权值，分别代表不同的物理意义。而Graph Cuts图是在普通图的基 阅读全文

摘要：一些知识点的初步理解_8(Graph Cuts,ing...) Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。Graph Cuts理论最早是出现在流网络优化领域的，比如说水管网络，通信传输网络，城市车流网络等。此时的Graph Cuts算法是用来确定网络流的最小分割，即寻找一个容量最小的边的集合，去掉这个集合中的所有边就可以阻挡这个网络了。需要注意的是，通常所说的Graph Cuts算法是指的采用最大流-最小分割来优化的模型... 阅读全文

摘要：1、图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread()，这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中，此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息（见例1）%例1：图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp');%图像数据的读取，将图像数据放入矩阵A中，颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数据矩阵的一列置零figureimshow(A,M);title( 阅读全文