Discrete and Continuous Models for Partitioning Problems
Discrete and Continuous Models for Partitioning Problems
复制标题
分区问题的离散和连续模型
DOI：
10.1007/s11263-013-0621-4
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发表时间：
2013
影响因子：
19.5
通讯作者：
Lellmann J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lellmann J
最近，变分松弛技术的近似解决方案的连续图像域上的分区问题已经得到了相当大的关注，因为它们引入显着较少的文物比建立图形切割为基础的技术。这项工作是关于这些文物的来源。我们讨论了区分由discretization造成的文物和那些由relaxationand提供支持的数值例子。此外，我们认为在深入的后果，最近的理论结果有关的最优性的解决方案，使用一个特定的放松方法。由于所采用的正则化是相当紧的，所考虑的松弛一般涉及到一个大的计算成本。我们提出了一种方法，以显着降低这些成本，在一个全自动的方式为一大类的指标，包括树指标，从而推广了最近提出的方法Strekalovskiy和Cremers（IEEE会议上的计算机视觉和模式识别，pp. 1905-1911年，2011年）。
Recently, variational relaxation techniques for approximating solutions of partitioning problems on continuous image domains have received considerable attention, since they introduce significantly less artifacts than established graph cut-based techniques. This work is concerned with the sources of such artifacts. We discuss the importance of differentiating between artifacts caused bydiscretizationand those caused byrelaxationand provide supporting numerical examples. Moreover, we consider in depth the consequences of a recent theoretical result concerning the optimality of solutions obtained using a particular relaxation method. Since the employed regularizer is quite tight, the considered relaxation generally involves a large computational cost. We propose a method to significantly reduce these costs in a fully automatic way for a large class of metrics including tree metrics, thus generalizing a method recently proposed by Strekalovskiy and Cremers (IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1905–1911, 2011).
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Carl Olsson
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