1.語境不同

graph cut”通常(chang)在描(miao)述一(yi)個操(cao)作(zuo)時使用，比(bi)如”perform a graph cut”，它(ta)指的是在圖(tu)中(zhong)找到(dao)一(yi)個切割(ge)，將圖(tu)劃分為兩個或(huo)多(duo)個子圖(tu)。而”graph cuts”通常(chang)在描(miao)述一(yi)種算(suan)法或(huo)方法時使用，比(bi)如”graph cuts method”，它(ta)指的是一(yi)類用于圖(tu)分割(ge)的算(suan)法。

2.實際操作不同

graph cut”通常(chang)是(shi)(shi)一(yi)個(ge)(ge)操(cao)作，即在圖中找(zhao)(zhao)到一(yi)條或(huo)多(duo)條邊，將其切割(ge)，使(shi)得圖被(bei)分割(ge)成兩個(ge)(ge)或(huo)多(duo)個(ge)(ge)子圖。而”graph cuts”則是(shi)(shi)一(yi)個(ge)(ge)過程，它(ta)包括構建圖，定義能量函數，找(zhao)(zhao)到優(you)異切割(ge)等步驟。

3.實際應用不同

graph cut”的應用(yong)通常是在(zai)需要(yao)對圖(tu)進行切割(ge)的場合，如(ru)網(wang)絡流問題，社區(qu)發現(xian)等。而”graph cuts”的應用(yong)則(ze)更廣泛，它不僅可以用(yong)于圖(tu)分割(ge)，還可以用(yong)于圖(tu)像分割(ge)，立體視覺(jue)，圖(tu)像修復(fu)等問題。

4.算法復雜度不同

執行(xing)一次”graph cut”的算法復(fu)雜度通常較低，因(yin)為它只(zhi)需(xu)要找(zhao)到一條(tiao)或(huo)多條(tiao)邊進(jin)行(xing)切(qie)(qie)割(ge)。而”graph cuts”算法則需(xu)要找(zhao)到優異的切(qie)(qie)割(ge)，這需(xu)要解(jie)決一個(ge)優化問(wen)題，算法復(fu)雜度通常較高。

5.解決問題類型不同

graph cut”通(tong)常用于解(jie)決(jue)將圖劃分為兩個(ge)或多個(ge)子圖的(de)問(wen)題(ti)，如網(wang)絡流問(wen)題(ti)。而”graph cuts”則用于解(jie)決(jue)找到(dao)優異(yi)切割的(de)問(wen)題(ti)，如圖像分割問(wen)題(ti)。

延伸閱讀

圖割在圖像處理中的應用

圖割在計算機視覺和圖像處理中有(you)廣(guang)泛的(de)應用。特別是在圖像分割領域，它(ta)被廣(guang)泛應用于對象提(ti)取，背景分割等任務。

圖割(ge)方法通(tong)(tong)(tong)常(chang)通(tong)(tong)(tong)過將圖像(xiang)(xiang)(xiang)轉換為一個圖，每(mei)個像(xiang)(xiang)(xiang)素對應一個節點(dian)，相(xiang)鄰(lin)像(xiang)(xiang)(xiang)素之間的(de)(de)(de)相(xiang)似性(xing)對應邊的(de)(de)(de)權重。然后定(ding)義一個能量函數(shu)(shu)，表示圖割(ge)的(de)(de)(de)代價，這個能量函數(shu)(shu)通(tong)(tong)(tong)常(chang)包括數(shu)(shu)據項（表示像(xiang)(xiang)(xiang)素的(de)(de)(de)觀測(ce)值(zhi)與其所在區域的(de)(de)(de)一致性(xing)）和平滑項（表示相(xiang)鄰(lin)像(xiang)(xiang)(xiang)素的(de)(de)(de)標簽一致性(xing)）。最后通(tong)(tong)(tong)過最小化能量函數(shu)(shu)，找到(dao)優異的(de)(de)(de)圖割(ge)，實現圖像(xiang)(xiang)(xiang)分割(ge)。

這種方法(fa)的優點是可(ke)以全局(ju)(ju)優化，能夠(gou)找到(dao)全局(ju)(ju)優異解。缺點是算(suan)法(fa)復雜度較(jiao)高，計算(suan)量較(jiao)大。但通過(guo)一(yi)些優化方法(fa)，如多(duo)尺度技術，預(yu)分割等，可(ke)以大大提(ti)高計算(suan)效率。