[发明专利]一种基于组合指标的图像分割结果定量评价方法

摘要

本发明公开了一种基于组合指标的图像分割结果定量评价方法，包括：选择与待评测分割结果的图像所属类别相同的多张图片，将这些图片进行分割，得到分割结果集；对上述分割结果集进行人工主观评价，获取各分割结果的主观评价结果，得到主观评价集；对上述分割结果集进行多指标客观评价，计算各分割结果的客观评价指标值，得到客观评价集；用客观评价集作为分类器的输入，主观评价集作为输出，训练得到经过训练的分类器；计算待评测图像分割结果的客观评价指标值；将客观评价指标值输入经过训练的分类器中，得到评价结果。通过本发明方法可得到代表该领域工作者评判标准的图像分割评价结果，减少了成本和评价周期，且更加方便、普适、易于实施。

主权项

一种基于组合指标的图像分割结果定量评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，选择与待评测分割结果的图像所属类别相同的多张图片，用一种或多种分割方法将这些图片进行分割，得到分割结果集；步骤2，对上述分割结果集进行人工主观评价，获取各分割结果的主观评价结果，得到主观评价集；步骤3，对上述分割结果集进行多指标客观评价，计算各分割结果的客观评价指标值，得到客观评价集；步骤4，用客观评价集作为分类器的输入，主观评价集作为分类器的输出，训练分类器得到经过训练的分类器；步骤5，计算待评测图像分割结果的客观评价指标值；步骤6，将待评测图像分割结果的客观评价指标值输入经过训练的分类器中，得到评价结果；其中，所述步骤3和步骤5中计算分割结果的客观评价指标值具体包括5种优度指标和10种差异指标，其中：5种优度指标分别为：灰度对比度：式中f1和f2分别为分割图像中目标和背景区域内像素的平均灰度；区域内部均匀性测度：式中i∈{1,2}，Ri为分割图像中第i个区域，其中i＝1时为目标区域，i＝2时为背景区域，Ai为对应区域的面积，f(x,y)为像素灰度，C为归一化系数；形状测度：式中(x,y)代表分割图像的边界像素，f(x,y)为像素灰度，fN(x,y)为像素(x,y)邻域内的平均灰度，N为邻域像素的个数，g(x,y)为像素灰度梯度，Sgn为单位阶跃函数，T为预先确定的阈值，C为归一化系数；分割信息熵:其中式中f为分割图像，ri为分割图像的第i个区域，其中i＝1时为目标区域，i＝2时为背景区域，P(xi)为出现灰度xi的概率；区域间散度对比度:式中v为分割图像的灰度方差，v1为目标区域的灰度方差，v2为背景区域的灰度方差；10种差异指标分别为：距离加权标准差：平均距离平方：平均绝对距离：上述三式中IA为分割边界的像素数，IN为参考分割边界的像素数，e为分割边界像素到参考分割边界的最小距离，δ为一设定值；优度函数：式中N为错分像素数，p为比例系数，d2(i)为第i个错分像素与参考边界的最小距离；平均最小距离：豪斯多夫距离；上述两式中A和B分别为分割边界和参考分割边界，p和q分别为其像素数，MD为像素到边界的最小距离；面积交迭度：误分率：全局检全率：全局检准率：上述四式中SA为分割区域，SB为参考分割区域，Area为对应区域的面积。