高速マルチスケール画像セグメンテーション

私たちは画像セグメンテーションのための高速マルチスケールアルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムは、画像サイズに対して線形の時間で正規化カット測定の近似解を見つけるために、現代の数値技術を使用します。わずか数十の操作で、画像をセグメントに完全な階層的分解を提供します。このアルゴリズムは、同じ最小化問題が徐々に少ない変数で表される再帰的粗大化のプロセスを適用することによりセグメントを検出します。この粗大化プロセス中に、出現するセグメントの追加の内部統計を計算し、これらの統計を使用してセグメンテーションプロセスを促進することができます。ピラミッドが完成すると、セグメントの境界に近いピクセルを適切なセグメントに関連付けるために、ピラミッドの上から下にスキャンされます。このアルゴリズムは、熱または電気ネットワークの最小化問題の代数的マルチグリッド（AMG）ソルバーから着想を得ています。実際の画像に適用することで、このアルゴリズムを実証します.