A Graph Multi-separator Problem for Image Segmentation

要約

我々は、マルチセパレータ問題と呼ぶ組み合わせ最適化問題の形で画像セグメンテーションタスクの新しい抽象化を提案します。
実現可能なソリューションは、すべてのピクセルについて、それがセグメントまたはセグメント分離記号に属するかどうかを示し、ピクセルのペアについては、ピクセルが同じセグメントに属するかどうかを示します。
これは、すべてのピクセルがセグメントに関連付けられ、分離構造を明示的に表すピクセルがないという密接に関連したリフト マルチカット問題とは対照的です。
マルチセパレータ問題は NP 困難ですが、効率的に解決できる 2 つの特殊なケースを特定します。
さらに、一般的なケースに対して 2 つのローカル検索アルゴリズムを定義し、泡沫セルとフィラメントのシミュレートされたボリューム画像をセグメント化する際のそれらの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

We propose a novel abstraction of the image segmentation task in the form of a combinatorial optimization problem that we call the multi-separator problem. Feasible solutions indicate for every pixel whether it belongs to a segment or a segment separator, and indicate for pairs of pixels whether or not the pixels belong to the same segment. This is in contrast to the closely related lifted multicut problem where every pixel is associated to a segment and no pixel explicitly represents a separating structure. While the multi-separator problem is NP-hard, we identify two special cases for which it can be solved efficiently. Moreover, we define two local search algorithms for the general case and demonstrate their effectiveness in segmenting simulated volume images of foam cells and filaments.

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