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Fast & Accurate GrabCut – Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts

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12 diapositives · 139 Views · Dec 21, 2019

Learn about GrabCut, a method for separating foreground and background in images using graph cut modeling. Iterated Graph Cuts ensure convergence and energy optimization for complex examples.

Fast & Accurate GrabCut – Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts - slide 1
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Transcription de la présentation
  1. GrabCutInteractive Foreground Extraction using Iterated Graph CutsCarsten RotherVladimir KolmogorovAndrew BlakeMicrosoft Research Cambridge-UK

  2. GrabCut – Interactive Foreground Extraction2 Problem Fast & Accurate ?

  3. Foreground (source) Min Cut Background(sink) Cut: separating source and sink; Energy: collection of edges Min Cut: Global minimal enegry in polynomial time GrabCut – Interactive Foreground Extraction5 Graph Cuts modelling in images Image

  4. Foreground (source) Min Cut Background(sink) GrabCut – Interactive Foreground Extraction5 Graph Cuts for foreground extraction Assume we know foreground is whiteand background is black

  5. Foreground (source) Min Cut Background(sink) GrabCut – Interactive Foreground Extraction5 Graph Cuts for foreground extraction Assume we know foreground is whiteand background is black Data term = (cost of assigning label) Regularization = (cost of separating neighbors)

  6. Foreground (source) Min Cut Background(sink) GrabCut – Interactive Foreground Extraction5 Graph Cuts for foreground extraction Assume we know foreground is whiteand background is black Data term = whiteness (cost of assigning label) Regularization = (cost of separating neighbors)

  7. Foreground (source) Min Cut Background(sink) GrabCut – Interactive Foreground Extraction5 Graph Cuts for foreground extraction Assume we know foreground is whiteand background is black Data term = whiteness (cost of assigning label) Regularization = color match (cost of separating neighbors)

  8. GrabCut – Interactive Foreground Extraction6 We are all set now ! ? User Initialisation Graph cuts to infer the foreground Learn foreground color model

  9. GrabCut – Interactive Foreground Extraction6 Iterated Graph Cuts ? User Initialisation Graph cuts to infer the foreground Learn foreground color model

  10. GrabCut – Interactive Foreground Extraction7 Iterated Graph Cuts Guaranteed toconverge 1 3 4 2 Result Energy after each Iteration

  11. GrabCut – Interactive Foreground Extraction10 Moderately straightforward examples … GrabCut completes automatically

  12. GrabCut – Interactive Foreground Extraction11 Difficult Examples Camouflage & Low Contrast Fine structure No telepathy Initial Rectangle InitialResult