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1、610图像分割质量评价的综述郭琦,孔斌,郑飞(中国科学院合肥智能机械研究所合肥230001)摘要:本文主要介绍了图像分割质量评价的两大类方法:分析法和实验法,对图像分割质量评价采用的基本准则和该领域近几年的新思路、新方法或对原有算法的改进进行了较全面的综述。关键词:图像分割;质量评价;分析法;实验法;偏差法;优度法SummarizeofevaluationmethodsforimagesegmentationGuoQi,KongBin,ZhengFei(InsitituteofIntelligentMachines,ChineseAcademyofScien
2、ces,HeFei230001,China)Abstract:Inthispaper,twoclassevaluationmethodsforimagesegmentationarepresented:analyticalmethodandempiricalmethod.Basicrulesofevaluationforimagesegmentation,newevaluationmethodsinrecentyearsandim2provementofexistentevaluationmethodsinrecentyearsarerelativelyge
3、neralsummarized.Keywords:imagesegmentation;evaluation;analyticalmethod;empiricalmethod;discrepancymethod;good2nessmethod是指能够客观的描述算法的性能,客观是指评价的结1引言果脱离人为因素的干扰。⑶应选取通用的图像作为参照进行测试以使各评价图像分割是低层次图像分析和机器视觉最重要的结果具有可比性,这些图像应尽可能的反映客观世界一步,这是因为图像分割结果的好坏直接影响着后续的真实情况和实际应用的共同特点。[1]的处理,例如特征提取和量化。然而,
4、尽管对图像分对图像分割质量的评价是基于一定的评价准则割已经进行了大量的研究,并已提出了上千种分割算的,这些准则的切入点、原理各不相同,通过对众多现[4]法,但大部分分割算法都是针对具体问题提出的,尚没有评价准则的归纳,可以将它们分为以下两类:有一种适合于所有图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,通过分析和推面,由于缺少通用的选择标准,在实际应用中选择一个理得到算法的性能分析结论,可称之为分析法;合适的分割算法是很困难的,需要反复的进行实验。⑵根据分割所得图像的质量测度来评判分割算法的研究图像分割质量评价则可以很好的克服上述性能分析结
5、论,可称之为实验法。[2]困难。图像分割质量评价,就是通过对图像分割算法的2分析法性能研究来筛选出更优的分割算法,以达到优化分割的目的。为使评价方法实用准确,对评价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:率和复杂性等的一种方法。通常分析法只能获取分割⑴应具备通用性,即所选定的评价方法能够适用于不算法在某一方面的性质,而不能全面的分析出分割算同的分割算法及各种应用领域。法的各项性能。所以,一般不会单独的使用分析法来⑵应采用定量的和客观的性能评价准则,这里的定量评价分割算法,常见的做法是用分析法作为其他分割611[6][2]质量
6、评价方法的辅助。杂度、分辨率、检测概率比。在分析法中,有些算法只可以定性的评价算法的算法复杂度:在某些实际应用中,由于受计算机硬性能,我们称之为“定性分析方法”,有些还可以定量的件和应用的目的所制约,算法的复杂度是不得不考虑评价算法性能,可以称之为“定量分析方法”。的一种性能。算法复杂度包括空间复杂度和时间复杂2.1定性分析方法度。空间复杂度体现在内存的使用率,时间复杂度体定性分析方法所依据的准则主要是三个方面:所现了算法的执行速度,这些都是可以定量分析出的指[40]标。所以复杂度可以作为定量分析方法所依据的一种结合的先验信息、分割算法的处理策略、分割算法类
7、型。准则,在一定程度上显示分割算法的性能。先验信息:由于图像分割的目的性通常很明确,所分辨率:相当一部分实际应用中需要亚像素的分[11]以在设计分割算法时,图像的特征信息和分割目的特辨率,但是大多数分割算法的分辨率都是以像素为征信息可以融合到算法中以提高算法效率及可靠性。单位的,很显然,这些分割算法不能用于上述应用中,[7]所以分辨率也是衡量算法性能的一个有效的指标。在中提到,对某些算法而言,将实际应用中的先验知识融合到分割算法中可能很好的改善分割结果。由于检测概率比:对于基于边缘检测的图像分割技术,[2]先验信息的应用对分割算法的性能有很大的影响,所可以用
8、检测概率比来对其性能进行分析。在中提以根据算法所融合
