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基于图模型的图像分割框架由图映射、分割准则设计及目标函数求解三个环节组成，其中图是一种数据结构，如马尔科夫随机场、贝叶斯网络等。图中相邻点间边的权值可由图像像素的值、位置关系或类别等属性来确定，常见分割准则有后验概率准则、割集准则等，而目标函数求解大多属于组合优化或网络优化问题，相应的求解方法包括了模拟退火、动态规划及图论等全局优化方法，以及条件迭代模型等局部优化方法。在这些优化方法中，模拟退火及动态规划方法需要大量时间来获得全局优解，条件迭代模型处理速度快但分割效果较差，图论则是一类针对特定目标函数进行高效求解的综合方法，系统的包含了目标函数设计及求解算法，图论方法可大致划分为：小生成树模型，通过产生图的小生成树对像素进行聚类；短路径模型，根据顶点间的短路径集合来定义目标边界；割集准则模型，根据不同的分割准则定义全局目标函数并求解；图割模型，在MRF-MAP框架中通过大流小割得到近似优结果。图论方法有着成熟的数学基础及统一的处理框架，可充分利用图像的整体性与局部性，各模型之间也被证明具有等价性。目前，图模型图像分割中先验知识的获取一方面是通过人工交互方式，如Livewire通过鼠标拖拽将自由点放置在目标边界附近，并沿边界调整自由点位置来完成分割，GrabCut124在图割基础上，使用包围盒来确定目标与背景物，并使用高斯混合模型来描述各类别的特征分布，交互过程与图割相比更为简单，LazySnapping则通过提供对象及边界的若干标记点来简化交互过程；还有一些技术与其他方法相结合来实现完全自动的图像分割，如将小生成树与区域合17并相结合126、利用SFIT算子获取种子点实现自动分割等。另一方面，为提高分割效率相关研究在能量函数中加入先验约束，如在能量函数中加入先验形状信息或像素标记位置的序约束131等，可有效避免分割结果陷入局部优值。图模型图像分割方法中的另一主要问题是计算速度，由于图模型分割是对图的顶点及边进行组合优化处理，当图像分辨率较高时图模型的求解规模就会大幅度增加，而影响处理的实时性。针对这一问题，目前的解决思路主要是基于超像素方法来合并图像中局部相似像素来减少图的顶点个数，常用的超像素方法有SLIC132、MeanShift133、QuickShift134、TurboPixels135等。
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