我有一个场景的边缘图，想提取最能区分天空和地形的边缘。这似乎被很好地描述为一个图遍历问题。但是，流行的搜索算法（例如 A*）依赖于使用起点和终点（分别不同于第一列和最后一列）。是否有不需要这些参数的图形搜索算法？我还想最大化提取边缘的一些全局特征，例如平滑度。注意：速度是一个重要问题，这需要实时完成。
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计算机视觉研究人员已经用最小削减来解决这类问题。维基百科有一整篇关于计算机视觉中的图形切割的文章。我将在这里概述 Greig、Porteous 和 Seheult 提出的算法，他们是第一个建立这种联系的人。
假设我们有一个从像素颜色到记录该像素是天空与地形的可能性的函数。为每个像素准备一个包含源顶点、汇顶点和顶点的图形。将源连接到每个像素，其容量等于该像素是天空的对数可能性。将每个像素连接到接收器，其容量等于该像素是地形的对数可能性。对于每对相邻像素，将它们连接为容量等于它们具有不同分类的对数似然。计算最小割。切割源侧的所有顶点都归类为天空，切割的汇点一侧的所有顶点都归类为地形。
或者，如果已知地形位于图像的底部并且已知天空位于顶部，则将源连接到每个顶部像素，并将底部像素连接到接收器，容量无限。然后我们可以省去基于颜色对像素进行分类的对数似然性，让边缘容量随着相邻像素颜色的相似性而变化。
于 2014-09-16T23:59:30.767 回答