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图切割方
Graph cuts;主要内容;图像与图;图切割：目的是试图将图中结点分为若干类，使得这些类之间具有微弱的类似性。;两个子图的连接边的权值和为0.2，使划分成的两个子图之间具有最弱的相似性。;两个终点：对应于二元标号，描述像素所归属的区域。;多个终点：对应多标号，将图划分为多个区域;图像分割可以看作给图像中所有像素分配一系列对应标号的问题。 关键问题：找到最好的标号——优化问题。 因此，基于图切割的图像分割转换成能量函数优化的问题解决。;建立能量函数;根据能量函数，构造对应的加权图;构造的加权图;对图求解：基于最小割进行图像分割;最大流/最小割算法;顶点集合S={1，3}，T={2，4，5}构成一个割。;增广路径法;1.增广路径：;2、沿增广路径增广，更新流量;1;1、一条增广路径:
1?2?3?5
d=min{4,2,4} =2
增加流量: 2
Sum=2;2、一条增广路径:
1?2?4?5
d=min{4-2,3,5} =2
增加流量: 2
Sum=2+2=4;1;4、一条增广路径:
1?３ ?5
d=min{6-1,4-2} =2
增加流量: 2
Sum=5+2=7
不存在增广路径
最大流=7;最大流/最小割定量：最大流的值等于最小割的容量。
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