图象分割评价技术

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1、第7章图象分割评价技术7.1分割评价方法分类7.2分割算法评价框架7.3分割评价准则7.4算法评价实例7.5评价方法和准则比较7.6基于评价的分割算法优选系统章毓晋(TH-EE-IE)7.1分割评价方法分类图象分割的评价分割评价（evaluation）可以分成两种情况：(1)性能刻画（characterization）：掌握某种算法在不同分割情况中的表现，以通过选择算法参数来适应分割具有不同内容的图象和分割在不同条件下采集到的图象的需要(2)性能比较（comparison）：比较不同算法在分割给定图象时的性能，以帮助在具体分割应用中选取合适的算法或改进已有的

2、算法章毓晋(TH-EE-IE)7.1分割评价方法分类图象分割的评价对评价方法基本要求(1)应具有广泛的通用性，即评价方法要适于评价不同类型的分割算法并适合各种应用领域情况(2)应采用定量的和客观的性能评价准则，这里定量是指可以精确地描述算法的性能，客观是指评判摆脱了人为的因素(3)应选取通用的图象进行测试以使评价结果具有可比性和可移植性，同时这些图象应尽可能反映客观世界的真实情况和实际应用领域的共同特点章毓晋(TH-EE-IE)7.1分割评价方法分类两大类评价方法：(1)直接法/分析法直接研究分割算法本身的原理特性，通过分析推理得到分割算法性能(2)间接法/

3、实验法根据已分割图象的质量间接地评判分割算法的性能具体用待评价的算法去分割图象，然后借助一定的质量测度来判断分割结果的优劣，据此转而得出所用分割算法的性能章毓晋(TH-EE-IE)7.1分割评价方法分类两类实验评价方法：(1)优度实验法采用优度（goodness）参数描述已分割图的特征，然后根据优度数值来判定进行分割的算法的性能(2)差异实验法先确定理想的或期望的分割结果参考图，然后通过比较已分割图与参考图之间的差异值来判定分割算法的性能章毓晋(TH-EE-IE)7.1分割评价方法分类章毓晋(TH-EE-IE)7.1分割评价方法分类两个关键(1)对分割算法进

4、行分析或实验的机制和途径或方案（即机理和程序）对同一类方法评价有类似之处(2)用来评判算法特性的评价准则（也常叫测度或指标）同一类方法中的各个实际方案各有特点章毓晋(TH-EE-IE)7.2分割算法评价框架三个模块：性能分析评判、图象合成、算法测试章毓晋(TH-EE-IE)7.2分割算法评价框架1.性能评判：(1)特征选取：根据分割目的进行(2)差异计算：原始和实测特征值(3)性能描述：结合图象合成条件章毓晋(TH-EE-IE)7.2分割算法评价框架2.图象合成：根据实验分割结果来评判分割算法需要采用合适的分割实验图真实图象受限于具体的应用需要人工分割，会在

5、评价中引入主观偏差合成图象灵活性好，可重复性强保证评价研究的客观性和通用性章毓晋(TH-EE-IE)7.2分割算法评价框架2.图象合成：(1)组建基本图：根据实际应用领域的模型(2)目标调整：模拟实际图象(3)叠加干扰：模拟采集条件(4)图象组合：按一定次序章毓晋(TH-EE-IE)7.2分割算法评价框架3.算法测试：典型的图象分析模块分割被测算法“黑盒子”测量分割出来的目标/实际的目标特征值，“性能评判”章毓晋(TH-EE-IE)7.3分割评价准则分割评价方法分三类不同方法所采用的评价准则各有特点7.3.1分析法准则7.3.2优度实验法准则7.3.3差异

6、实验法准则章毓晋(TH-EE-IE)7.3.1分析法准则A-1：所结合的先验信息高层知识的指导作用所要分割图象自身的特性信息很难定量描述，主要用于定性分析算法性能A-2：处理策略串行，并行，迭代或混合A-3：计算费用可按不同操作处理的类型和数量来计算章毓晋(TH-EE-IE)7.3.1分析法准则A-4：检测概率比正确检测概率Pc错误检测概率Pf分析得到的Pc和Pf的比值A-5：分辨率象素，象素组，象素若干分之一（亚象素）章毓晋(TH-EE-IE)7.3.2优度实验法准则G-1：区域间对比度灰度对比度G-2：区域内部均匀性内部均匀性测度章毓晋(TH-EE-IE

7、)7.3.2优度实验法准则G-3：形状测度衡量目标外轮廓的光滑程度fN(x,y)表示象素(x,y)的邻域N(x,y)中的平均灰度，g(x,y)表示象素(x,y)处的梯度C是一个归一化系数，Sgn(·)代表单位阶跃函数，T是预先确定的阈值章毓晋(TH-EE-IE)7.3.3差异实验法准则D-1：象素距离误差d(i)代表第i个错分象素与其正确位置的距离质量因数偏差的平均绝对值归一化距离测度章毓晋(TH-EE-IE)7.3.3差异实验法准则D-2：象素数量误差误差概率象素分类误差，面积错分率，分类误差，正确分割百分数，噪声信号比，归一化平方误差，对称散度D-3：目

8、标计数一致性图象的分块数章毓晋(TH-EE-IE)7