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【24h】

Segmentation of Similar Images Using Graph Matching and Community Detection

机译：使用图匹配和社区检测对相似图像进行分割

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In this paper, we propose a new method to segment sets of similar images using graph matching and community detection algorithms. The images in a database are represented by Attributed Relational Graphs, allowing the analysis of structural and relational information of the regions (objects) inside them. The method gathers such information by matching all images to each other and stores them in a single graph, called Match Graph. From it, we can check the obtained pairwise matchings for all images of the database and which objects relate to each other. Then, with the interactive segmentation from one single image from the dataset (e.g. the first one) we can observe these relationships between them through a color label, thus leading to the automatic segmentation of all images. We show an important biological application on butterfly wings images and a case using images taken by a digital camera to demonstrate its effectiveness.
机译：在本文中，我们提出了一种使用图匹配和社区检测算法分割相似图像集的新方法。数据库中的图像由属性关系图表示，可以分析其中的区域（对象）的结构和关系信息。该方法通过使所有图像相互匹配来收集此类信息，并将它们存储在称为“匹配图”的单个图中。从中，我们可以检查数据库中所有图像以及哪些对象相互关联的成对匹配。然后，使用来自数据集的单个图像的交互式分割（例如第一个图像），我们可以通过颜色标签观察它们之间的这些关系，从而导致所有图像的自动分割。我们展示了在蝴蝶翅膀图像上的重要生物学应用以及使用数码相机拍摄的图像来证明其有效性的案例。

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