【作者】 顾源泓； 施荣杰； 陈文斌； 沈一帆；

【机构】 复旦大学计算机科学与工程系；

【摘要】 <正> 1 引言图分割问题在计算机视觉领域是一个长期以来颇受关注的问题。在这一领域内有许多应用问题最终可以归结到这一类型上。在这一领域已经提出了许多有效的方法。在近期的研究中主要有两个主要方法,即正规割(normalized-cut)和最小割(mini-mum-cut)方法。但其中仍然存在着一些不足有待进一步研究与改进。Monte Carlo算法在图分割问题的研究上被证明是一个行之有效的方法。但通常这种MonteCarlo算法需要一个耗时较长的模拟退火过程。本更多还原

【Abstract】 The paper presents a Monte Carlo computational paradigm for graph partition. It simulates the diffusion in the space of graph partition to sample a probability. This method is accelerated by taking advantages of the Swendsen-Wang sampling algorithm through as well as an iterative minimization process of an energy function. It is more efficient than the common Monte Carlo used wildly in many other’s works. The method has been applied to image segmentation. Some results are reported in this paper. The experimental results obtained show that the solution is very satisfactory.更多还原