Labeling Problems with Smoothness-Based Priors in Computer Vision, Fachbücher von Shifeng Chen

Das Buch "Labeling Problems with Smoothness-Based Priors in Computer Vision" von Shifeng Chen bietet eine umfassende Analyse von Labeling-Problemen in der Computer Vision, bei denen jedem Pixel ein Label zugewiesen wird, das lokale Quantitäten repräsentiert. Um die Ergebnisse dieser Probleme zu verbessern, werden in den Formulierungen glättungsbasierte Priors angewendet. Das Werk behandelt die Minimierung von Markov-Energien und stellt verschiedene Optimierungsansätze vor, die sich durch ihre hohe Leistungsfähigkeit auszeichnen. Dazu gehören Graph Cuts, Glaubenspropagation und Optimierung mit geschlossenen Lösungen. In diesem Buch werden fünf Algorithmen für unterschiedliche Anwendungen vorgestellt, die alle als glättungsbasierte Labeling-Probleme formuliert sind. Diese Anwendungen umfassen unter anderem die Segmentierung einzelner Bilder, das Ausschneiden von Videoobjekten, die Vollständigkeit von Bildern/Videos, Bildrauschen und Bildmatting. Das Buch richtet sich insbesondere an Fachleute im Bereich der Computer Vision und bietet wertvolle Einblicke in moderne Optimierungstechniken.