用于图像标注问题的二值MRF超像素化
计算机视觉与模式识别
2015-03-24 v1
摘要
超像素已在计算机视觉中变得普遍。它们已被用于以显著更小的计算成本在各种任务中取得满意性能。人们也将超像素与马尔可夫随机场（MRF）模型结合。然而，在超像素级上表述MRF通常需要额外努力，且据我们所知，不存在获得此表述的原则性方法。在本文中，我们展示如何能在超像素空间中求解通用像素级二值MRF模型。作为本文的主要贡献，我们展示通过将像素级标签的超像素表示代入原始像素级MRF能量，可从像素级MRF导出超像素级MRF。对于子模像素级MRF，所得的超像素级MRF能量也保持子模性。因此，导出的公式为我们提供了一种在超像素级表述MRF能量的简便方法。在实验中，我们在若干计算机视觉问题上展示了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1503.06642,
title = {Superpixelizing Binary MRF for Image Labeling Problems},
author = {Junyan Wang and Sai-Kit Yeung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.06642},
year = {2015}
}