A Distributed Mincut/Maxflow Algorithm Combining Path Augmentation and Push-Relabel

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00207099" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00207099 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.springerlink.com/openurl.asp?genre=article&id=doi:10.1007/s11263-012-0571-2" target="_blank" >http://www.springerlink.com/openurl.asp?genre=article&id=doi:10.1007/s11263-012-0571-2</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s11263-012-0571-2" target="_blank" >10.1007/s11263-012-0571-2</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Distributed Mincut/Maxflow Algorithm Combining Path Augmentation and Push-Relabel

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a novel MRF-based model for image matching. Given two images, the task is to estimate a mapping from one image to another, in order to maximize the matching quality. We consider mappings defined by discrete deformation field constrained to preserve 2-dimensional continuity. We approach the corresponding optimization problem by the TRW-S (sequential Tree-reweighted message passing) algorithm [Wainwright-03, Kolmogorov-05]. Our model design allows for a considerably wider class of natural transformation and yields a compact representation of the optimization task. For this model TRW-S algorithm demonstrated nice practical performance on our experiments. We also propose a concise derivation of the TRW-S algorithm as a sequential maximization ofthe lower bound on the energy function.

Název v anglickém jazyce

A Distributed Mincut/Maxflow Algorithm Combining Path Augmentation and Push-Relabel

Popis výsledku anglicky

We propose a novel MRF-based model for image matching. Given two images, the task is to estimate a mapping from one image to another, in order to maximize the matching quality. We consider mappings defined by discrete deformation field constrained to preserve 2-dimensional continuity. We approach the corresponding optimization problem by the TRW-S (sequential Tree-reweighted message passing) algorithm [Wainwright-03, Kolmogorov-05]. Our model design allows for a considerably wider class of natural transformation and yields a compact representation of the optimization task. For this model TRW-S algorithm demonstrated nice practical performance on our experiments. We also propose a concise derivation of the TRW-S algorithm as a sequential maximization ofthe lower bound on the energy function.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

International Journal of Computer Vision

ISSN

0920-5691

e-ISSN

—

Svazek periodika

104

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

28

Strana od-do

315-342

Kód UT WoS článku

000322371100006

EID výsledku v databázi Scopus

—