圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)的綜述.pdf

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1、610圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)的綜述郭琦,孔斌,鄭飛(中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所合肥230001)摘要:本文主要介紹了圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)的兩大類方法:分析法和實(shí)驗(yàn)法,對(duì)圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)采用的基本準(zhǔn)則和該領(lǐng)域近幾年的新思路、新方法或?qū)υ兴惴ǖ母倪M(jìn)進(jìn)行了較全面的綜述。關(guān)鍵詞:圖像分割;質(zhì)量評(píng)價(jià);分析法;實(shí)驗(yàn)法;偏差法;優(yōu)度法SummarizeofevaluationmethodsforimagesegmentationGuoQi,KongBin,ZhengFei(InsitituteofIntelligentMachines,ChineseAcademyofScien

2、ces,HeFei230001,China)Abstract:Inthispaper,twoclassevaluationmethodsforimagesegmentationarepresented:analyticalmethodandempiricalmethod.Basicrulesofevaluationforimagesegmentation,newevaluationmethodsinrecentyearsandim2provementofexistentevaluationmethodsinrecentyearsarerelativelyge

3、neralsummarized.Keywords:imagesegmentation;evaluation;analyticalmethod;empiricalmethod;discrepancymethod;good2nessmethod是指能夠客觀的描述算法的性能,客觀是指評(píng)價(jià)的結(jié)1引言果脫離人為因素的干擾。⑶應(yīng)選取通用的圖像作為參照進(jìn)行測(cè)試以使各評(píng)價(jià)圖像分割是低層次圖像分析和機(jī)器視覺(jué)最重要的結(jié)果具有可比性,這些圖像應(yīng)盡可能的反映客觀世界一步,這是因?yàn)閳D像分割結(jié)果的好壞直接影響著后續(xù)的真實(shí)情況和實(shí)際應(yīng)用的共同特點(diǎn)。[1]的處理,例如特征提取和量化。然而,

4、盡管對(duì)圖像分對(duì)圖像分割質(zhì)量的評(píng)價(jià)是基于一定的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則割已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究,并已提出了上千種分割算的,這些準(zhǔn)則的切入點(diǎn)、原理各不相同,通過(guò)對(duì)眾多現(xiàn)[4]法,但大部分分割算法都是針對(duì)具體問(wèn)題提出的,尚沒(méi)有評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的歸納,可以將它們分為以下兩類:有一種適合于所有圖像的通用的分割算法。在另一方⑴直接研究分割算法本身的原理特性,通過(guò)分析和推面,由于缺少通用的選擇標(biāo)準(zhǔn),在實(shí)際應(yīng)用中選擇一個(gè)理得到算法的性能分析結(jié)論,可稱之為分析法;合適的分割算法是很困難的,需要反復(fù)的進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。⑵根據(jù)分割所得圖像的質(zhì)量測(cè)度來(lái)評(píng)判分割算法的研究圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)則可以很好的克服上述性能分析結(jié)

5、論,可稱之為實(shí)驗(yàn)法。[2]困難。圖像分割質(zhì)量評(píng)價(jià),就是通過(guò)對(duì)圖像分割算法的2分析法性能研究來(lái)篩選出更優(yōu)的分割算法,以達(dá)到優(yōu)化分割的目的。為使評(píng)價(jià)方法實(shí)用準(zhǔn)確,對(duì)評(píng)價(jià)方法提出了分析法是直接分析分割算法的原理、需求信息、效[3]以下基本要求:率和復(fù)雜性等的一種方法。通常分析法只能獲取分割⑴應(yīng)具備通用性,即所選定的評(píng)價(jià)方法能夠適用于不算法在某一方面的性質(zhì),而不能全面的分析出分割算同的分割算法及各種應(yīng)用領(lǐng)域。法的各項(xiàng)性能。所以,一般不會(huì)單獨(dú)的使用分析法來(lái)⑵應(yīng)采用定量的和客觀的性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,這里的定量評(píng)價(jià)分割算法,常見(jiàn)的做法是用分析法作為其他分割611[6][2]質(zhì)量

6、評(píng)價(jià)方法的輔助。雜度、分辨率、檢測(cè)概率比。在分析法中,有些算法只可以定性的評(píng)價(jià)算法的算法復(fù)雜度:在某些實(shí)際應(yīng)用中,由于受計(jì)算機(jī)硬性能,我們稱之為“定性分析方法”,有些還可以定量的件和應(yīng)用的目的所制約,算法的復(fù)雜度是不得不考慮評(píng)價(jià)算法性能,可以稱之為“定量分析方法”。的一種性能。算法復(fù)雜度包括空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜2.1定性分析方法度?？臻g復(fù)雜度體現(xiàn)在內(nèi)存的使用率,時(shí)間復(fù)雜度體定性分析方法所依據(jù)的準(zhǔn)則主要是三個(gè)方面:所現(xiàn)了算法的執(zhí)行速度,這些都是可以定量分析出的指[40]標(biāo)。所以復(fù)雜度可以作為定量分析方法所依據(jù)的一種結(jié)合的先驗(yàn)信息、分割算法的處理策略、分割算法類

7、型。準(zhǔn)則,在一定程度上顯示分割算法的性能。先驗(yàn)信息:由于圖像分割的目的性通常很明確,所分辨率:相當(dāng)一部分實(shí)際應(yīng)用中需要亞像素的分[11]以在設(shè)計(jì)分割算法時(shí),圖像的特征信息和分割目的特辨率,但是大多數(shù)分割算法的分辨率都是以像素為征信息可以融合到算法中以提高算法效率及可靠性。單位的,很顯然,這些分割算法不能用于上述應(yīng)用中,[7]所以分辨率也是衡量算法性能的一個(gè)有效的指標(biāo)。在中提到,對(duì)某些算法而言,將實(shí)際應(yīng)用中的先驗(yàn)知識(shí)融合到分割算法中可能很好的改善分割結(jié)果。由于檢測(cè)概率比:對(duì)于基于邊緣檢測(cè)的圖像分割技術(shù),[2]先驗(yàn)信息的應(yīng)用對(duì)分割算法的性能有很大的影響,所可以用

8、檢測(cè)概率比來(lái)對(duì)其性能進(jìn)行分析。在中提以根據(jù)算法所融合