Global optimale Bildsegmentierung mit einem elastischen Formprior

Bisher wurden globale Optimierungstechniken unabhängig für die Aufgaben der Formenabgleich und Bildsegmentierung entwickelt. In diesem Papier zeigen wir, dass beide Aufgaben tatsächlich gleichzeitig unter Verwendung globaler Optimierung gelöst werden können. Durch die Berechnung von Zyklen minimalen Verhältnisses in einem großen Graphen, der durch das Produkt des Eingabebildes und einer Formvorlage aufgespannt wird, sind wir in der Lage, global optimale Segmentierungen des Bildes zu berechnen, die einer vertrauten Form ähneln und an Stellen mit starkem Gradient lokalisiert sind. Der präsentierte Ansatz ist translationsinvariant und robust gegenüber lokalen und globalen Skalierungen sowie Rotationen der gegebenen Form. Wir zeigen, wie er erweitert werden kann, um Invarianz gegenüber Ähnlichkeitstransformationen zu integrieren. Die besondere Struktur des Graphen ermöglicht laufzeit- und speichereffiziente Implementierungen. Hochparallele Implementierungen auf Grafikkarten ermöglichen es, global optimale Lösungen in nur wenigen Sekunden zu produzieren.