Fast Planar Correlation Clustering for Image Segmentation
Fast Planar Correlation Clustering for Image Segmentation
复制标题
用于图像分割的快速平面相关聚类
DOI：
10.1007/978-3-642-33783-3_41
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发表时间：
2012
影响因子：
2
通讯作者：
Charless C. Fowlkes
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Julian Yarkony;A. Ihler;Charless C. Fowlkes
我们描述了一个新的优化方案，找到高质量的聚类平面图，使用加权完美匹配作为一个子程序。我们的方法提供了最佳相关聚类的能量下限，通常计算速度快，在实践中很紧。我们证明了我们的算法的图像分割的问题，这种方法优于现有的全局优化技术，在最小化的目标，并具有竞争力的最先进的生产高质量的分割。
We describe a new optimization scheme for finding high-quality clusterings in planar graphs that uses weighted perfect matching as a subroutine. Our method provides lower-bounds on the energy of the optimal correlation clustering that are typically fast to compute and tight in practice. We demonstrate our algorithm on the problem of image segmentation where this approach outperforms existing global optimization techniques in minimizing the objective and is competitive with the state of the art in producing high-quality segmentations.