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1、章毓晋 (TH-EE-IE),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
2、助在具体分割应用中选取合适的算法或改进已有的算法,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
3、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/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,
4、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
5、. 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
6、-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
7、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),7.3.2 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
8、 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：目标计数一致性 图象的分块数,章毓晋 (TH-EE-IE),7.3.3 差异实验法准则,D-4：最终测量精度 图象分析：获得对图象中目标特征值的精确测量 反映了分割图象的质量并可以用来评判算法的性能 为描述目标的不同性质可以使用不同的目标特征 Rf ：原始特征量值，Sf ：实际特征量值 优点：通用，定量和客观，计算简单,章毓晋 (TH-EE-IE),7.4 算法评价实例,7.4.1 试验设
9、置和环境（P.188） 所研究的算法 所用的试验图 7.4.2 试验结果和讨论（P.189） 对动态规划轮廓搜索法的讨论 对分裂、合并和组合法的讨论,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5 评价方法和准则比较,第三个层次的研究 评价方法和评价准则采用的原理和机理各有特点，因而评价方法和准则的性能也会不同 采用第二个层次研究中的一些概念和思路 (1) 对评价方法的讨论比较 (2) 对评价准则的分析比较 (3) 对定量实验准则的实验比较,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5.1 方法讨论和比较,(1) 通用性 是否适用于研究各种不同类型的分割算法 (2) 复杂性 本身实现的复杂性，处理手段和工作量
10、(3) 主客观性 主观或客观的考虑及结果 (4) 对参考图的需求 涉及评价进行的实用性和可行性,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5.1 方法讨论和比较,作用点和作用方式 分析法：不需要实现算法本身 实验法：对输入图象需进行实际分割 应用领域 分析法：评价结果只与算法本身有关 优度实验法：结合了已分割图象的某些期 望性指标 差异实验法：（参考图）已充分考虑了特 定的应用情况,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5.2 准则的分析比较,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5.2 准则的分析比较,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5.2 准则的分析比较,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5.3 准则的
11、实验比较,实验方法 借助对一系列相同分割图的评价来比较不同准则 计算各指标的一系列数值，从值的变化得到各准则不同的特性，然后通过比较特性来比较准则的优劣 甲：区域间对比度，乙：区域内均匀性， 丙：象素距离误差，丁：象素数量误差， 戊：最终测量精度（目标面积 ）,章毓晋 (TH-EE-IE),7.5.3 准则的实验比较,评价准则比较曲线,章毓晋 (TH-EE-IE),7.6 基于评价的分割算法优选系统,分割评价的目的是为了能指导，改进和提高分割算法的使用性能 建立分割专家系统以有效地利用评价结果进行归纳推理 7.6.1 算法优选思想及策略 7.6.2 优选系统的实现和效果,章毓晋 (TH-EE-
12、IE),7.6.1 算法优选思想及策略,问题： 没有一种适合于所有图象的通用的分割算法 目标的变化和干扰因素的改变都有影响 思路： 动态地适应变化，系统地选择恰当的算法 评价 待分割图象的特性参数与所用分割算法性能之间相关的知识 借助知识的指导，预测不同算法的分割效果 选择最优算法,章毓晋 (TH-EE-IE),7.6.1 算法优选思想及策略,图象分割算法优化系统框图,章毓晋 (TH-EE-IE),7.6.2 优选系统的实现和效果,知识驱动的系统 基于公共数据黑板的控制系统结构 六种典型的阈值选取算法 参照评价框架对这些算法进行评价 将所得到的评价知识纳入到优化系统中,章毓晋 (TH-EE-IE),通信地址：北京清华大学电子工程系 邮政编码：100084 办公地址：清华大学东主楼，9区307室 办公电话：(010)62781430 传真号码：(010)62770317 电子邮件： 个人主页： 实验室网：,联 系 信 息,