NEFI：从图像中提取网络
计算机视觉与模式识别
2015-02-19 v1 软件工程
摘要
网络和网络状结构是许多技术系统和生物系统的核心构建模块。给定网络的数学图表示，图论方法能够精确研究其性质。用于图分析的软件广泛可用，并已应用于描述大规模网络的图，如社交网络、蛋白质相互作用网络等。在这些应用中，图获取（即从网络中提取数学图）相对简单。然而，对于许多类网络结构，例如叶脉、黏菌和泥裂，数据收集依赖于图像，其中图提取需要特定领域的解决方案甚至人工进行。在此我们介绍Network Extraction From Images（NEFI），一个从源自不同领域的广泛网络的影像中自动提取精确图的软件工具。尽管先前有从图像中提取图的工作，但理论结果仅对专家受众完全可理解，而供非专家使用的现成实现很少可用或文档不足。NEFI提供了一个新颖的平台，通过提供打包在便捷包中的来自图像处理、计算机视觉和图论的灵活工具，使许多学科的研究者能够轻松从图像中提取图表示。因此，NEFI构成了繁琐且易出错的手动图提取和专用工具的可扩展替代方案。我们预期NEFI能通过减少花费在图提取上的时间来实现更大数据集的收集。对这些新数据集的分析可能开启获得关于各类网络结构与功能新见解的可能性。NEFI是开源的，可在 http://nefi.mpi-inf.mpg.de 获取。
引用
@article{arxiv.1502.05241,
title = {NEFI: Network Extraction From Images},
author = {Michael Dirnberger and Adrian Neumann and Tim Kehl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.05241},
year = {2015}
}