Coupes de graphiques de vision par ordinateur: Explorer les coupes graphiques en vision par ordinateur

Par Fouad Sabry

Qu'est-ce que les coupes graphiques en vision par ordinateur

Telle qu'appliquée dans le domaine de la vision par ordinateur, l'optimisation des coupes graphiques peut être utilisée pour résoudre efficacement une grande variété de problèmes de vision par ordinateur de bas niveau. problèmes, tels que le lissage de l'image, le problème de correspondance stéréo, la segmentation d'image, la co-segmentation d'objets et de nombreux autres problèmes de vision par ordinateur qui peuvent être formulés en termes de minimisation d'énergie. Beaucoup de ces problèmes de minimisation d’énergie peuvent être approchés en résolvant un problème de débit maximum dans un graphique. Dans la plupart des formulations de tels problèmes en vision par ordinateur, la solution énergétique minimale correspond à l'estimation maximale a posteriori d'une solution. Bien que de nombreux algorithmes de vision par ordinateur impliquent la découpe d'un graphique, le terme « coupes de graphiques » s'applique spécifiquement aux modèles qui utilisent une optimisation débit maximum/coupe minimum.

Comment vous en bénéficierez

(I) Informations et validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Coupes graphiques dans la vision par ordinateur

Chapitre 2 : Max-flow min -théorème de coupe

Chapitre 3 : Segmentation d'image

Chapitre 4 : Couper (théorie des graphes)

Chapitre 5 : Coupe minimale

Chapitre 6 : Bassin versant (traitement d'image)

Chapitre 7 : GrabCut

Chapitre 8 : Algorithme de marche aléatoire

Chapitre 9 : Optimisation de la coupe graphique

Chapitre 10 : Matériau vidéo

(II) Répondre aux principales questions du public sur les découpes de graphiques de vision par ordinateur.

(III) Exemples concrets d'utilisation des découpes de graphiques de vision par ordinateur dans de nombreux domaines.

À qui s'adresse ce livre

Professionnels, étudiants du premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base. pour tout type de coupe de graphique de vision par ordinateur.

 

 

• Langue: Français
• Éditeur: Un Milliard De Personnes Informées [French]
• Date de sortie: 11 mai 2024

Aperçu du livre

Coupes de graphiques de vision par ordinateur

Explorer les coupes de graphes en vision par ordinateur

Fouad Sabry est l'ancien responsable régional du développement commercial pour les applications chez Hewlett Packard pour l'Europe du Sud, le Moyen-Orient et l'Afrique. Fouad est titulaire d'un baccalauréat ès sciences des systèmes informatiques et du contrôle automatique, d'une double maîtrise, d'une maîtrise en administration des affaires et d'une maîtrise en gestion des technologies de l'information de l'Université de Melbourne en Australie. Fouad a plus de 25 ans d'expérience dans les technologies de l'information et de la communication, travaillant dans des entreprises locales, régionales et internationales, telles que Vodafone et des machines commerciales internationales. Actuellement, Fouad est un entrepreneur, auteur, futuriste, axé sur les technologies émergentes et les solutions industrielles, et fondateur de l'initiative One billion knowledge.

Un milliard de connaissances

Coupes de graphiques de vision par ordinateur

Explorer les coupes de graphes en vision par ordinateur

Fouad Sabry

Copyright

Coupes © de graphes de vision par ordinateur 2024 par Fouad Sabry. Tous droits réservés.

Aucune partie de ce livre ne peut être reproduite sous quelque forme que ce soit ou par quelque moyen électronique ou mécanique que ce soit, y compris les systèmes de stockage et de récupération d'informations, sans l'autorisation écrite de l'auteur. La seule exception est celle d'un critique, qui peut citer de courts extraits dans une critique.

Couverture conçue par Fouad Sabry.

Bien que toutes les précautions aient été prises dans la préparation de ce livre, les auteurs et les éditeurs n'assument aucune responsabilité pour les erreurs ou omissions, ou pour les dommages résultant de l'utilisation des informations contenues dans ce livre.

Table des matières

Chapitre 1 : Coupes de graphiques en vision par ordinateur

Chapitre 2 : Théorème de la coupe minimale à débit maximal

Chapitre 3 : Segmentation des images

Chapitre 4 : Couper (théorie des graphes)

Chapitre 5 : Coupe minimale

Chapitre 6 : Bassin versant (traitement d'images)

Chapitre 7 : GrabCut

Chapitre 8 : Algorithme de marcheur aléatoire

Chapitre 9 : Optimisation de la coupe des graphes

Chapitre 10 : Tapis vidéo

Appendice

À propos de l'auteur

Chapitre 1 : Coupes de graphiques en vision par ordinateur

L'optimisation de la coupe de graphe, lorsqu'elle est appliquée au sujet de la vision par ordinateur, peut être utilisée pour résoudre un large éventail de problèmes de vision par ordinateur de bas niveau (également connus sous le nom de problèmes de vision précoce) de manière efficace et efficiente (et donc, par le théorème de min-cut max-flow, définir une coupe minimale du graphe). La majorité des approches de formulation de problèmes de ce type en vision par ordinateur s'accordent à dire que la réponse avec la plus faible dépense d'énergie correspond à l'estimation a posteriori la plus élevée d'une solution. Bien que de nombreux algorithmes de vision par ordinateur incluent la découpe d'un graphique (par exemple, les coupes normalisées), l'expression « coupes de graphe » fait particulièrement référence aux modèles qui utilisent une optimisation max-flow/min-cut. En effet, de nombreuses méthodes de vision par ordinateur impliquent la découpe d'un graphe (d'autres algorithmes de découpage de graphes peuvent être considérés comme des algorithmes de partitionnement de graphes).

En utilisant cette méthode, les problèmes « binaires », tels que le débruitage d'une image binaire, peuvent être résolus exactement ; les problèmes dans lesquels les pixels peuvent être étiquetés avec plus de deux étiquettes différentes, telles que la correspondance stéréo ou le débruitage d'une image en niveaux de gris, ne peuvent pas être résolus exactement ; Cependant, les solutions produites sont généralement très proches de l'optimum mondial.

Dans leur étude phare, Greig, Porteous et Seheult de l'Université de Durham ont été les premiers à appliquer l'idée de coupes graphiques au processus d'optimisation de la vision par ordinateur. Les coupes de graphes sont une technique d'optimisation. Allan Seheult et Bruce Porteous étaient membres du groupe de statistiques de Durham de l'époque, dirigé par Julian Besag et Peter Green (statisticien), avec l'experte en optimisation Margaret Greig connue pour être la toute première femme membre du personnel du département des sciences mathématiques de Durham.

Dans le contexte statistique bayésien de lissage d'images bruitées (ou corrompues), ils ont montré comment l'estimation maximale a posteriori d'une image binaire peut être obtenue exactement en maximisant le flux à travers un réseau d'images associé, ce qui impliquait l'introduction d'une source et d'un puits. Cela leur a permis de démontrer comment l'estimation maximale a posteriori d'une image binaire peut être obtenue exactement. En conséquence, il a été démontré que le problème peut être résolu avec succès. Avant cette découverte, des approches d'approximation telles que le recuit simulé, qui a été présenté par les frères Geman, étaient utilisées pour résoudre des problèmes similaires de lissage d'image. Mais maintenant que nous avons cette solution, nous pouvons résoudre ces problèmes avec plus de précision.

Bien que le problème général k de la couleur reste non résolu pour k>2, l'approche de Greig, on s'attend à ce que Porteous et Seheult aient un large éventail d'applications dans les problèmes généraux de vision par ordinateur.

Il est courant d'utiliser les méthodes de Porteous et de Seheult de manière itérative sur une série de problèmes binaires, aboutissant souvent à des solutions très proches de l'idéal.

En 2011, C.

Couprie et al.

un cadre complet pour la segmentation d'images a été présenté, souvent appelé le « Power Watershed. », qui a obtenu le meilleur