[發明專利]一種基于組合指標的圖像分割結果定量評價方法

有效

• 申請號: 201410068091.2
• 申請日: 2014-02-27
• 公開（公告）號: CN103871054B
• 公開（公告）日: 2017-01-11
• 發明（設計）人: 丁明躍;方夢捷;吳開志
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/66
• 代理公司: 華中科技大學專利中心42201
• 代理人: 梁鵬

技術領域

本發明屬于計算機技術和圖像處理的交叉技術領域，更具體地，涉及一種基于組合指標的圖像分割結果定量評價方法。

背景技術

在圖像分割技術的研究和應用中，需比較不同分割算法的分割質量，或是比較同一算法不同參數設置情況時的分割質量，在考慮不同類別圖像（如醫學圖像、自然圖像、SAR圖像等）時，用同一參數設置的同一分割算法的分割效果是否相同也需考察。解決以上問題都牽涉到對分割結果進行評價的研究。

目前的圖像分割結果評價方法分為主觀評價和客觀評價，客觀評價可細分為優度法和差異法。

圖像分割結果主觀評價方法以人類視覺效果作為評判標準，讓觀察者根據事先規定的應用要求或者自身經驗，對測試圖像的分割結果進行評價。評價過程中要求有多位觀察者參與，并綜合考慮所有觀察者的觀察結果。在具體實施過程中，應選擇一定數量的領域內的專業人士（如涉及醫學圖像時，應讓有經驗的醫生作為評價人員）對分割結果進行絕對評價或相對評價，最后進行綜合。其中，絕對評價是指讓觀察者對分割結果逐個進行打分，而相對評價是指讓觀察者將分割結果進行比較，從而得出較好和較壞的分類。

目前，由圖像分割結果的主觀評價方法所得到的評價結果往往作為評價圖像分割結果時的金標準使用。其優點在于，結合多名領域內專業人士的綜合評價結果，可以被認為代表了該領域工作者對圖像分割結果的一般性要求，即在此種方法下得到較高評價的分割結果就更有利于該領域其他方面工作的進行（如當臨床醫生認為一幅醫學圖像分割較好時，則此分割結果更方便他對病情的診斷）。此方法的主要缺點是可重復性不好，會出現組間差異和組內差異，即不同觀察者的評判結果會有不同，同一觀察者在不同時間的評判結果也會有不同，此缺點雖可通過選取大量觀察者等手段在一定程度上減輕，但此方法的原理使其不可排除。另外，此方法還存在費用較高、實施周期長等缺點。

圖像分割結果客觀評價方法充分借助理論分析及科學計算對分割結果進行定量評價，擺脫人為主觀因素對評價過程的束縛，評價結果客觀、穩定，是圖像分割結果評價方法的研究趨勢。如圖1所示，客觀評價方法可分為差異法和優度法。差異法，也稱相對評價法，通過比較分割算法實際分割圖像與參考分割圖像（即金標準圖像），達到評價圖像分割結果質量的目的。現已研究出一系列差異法評價指標（如各種基于面積測度或距離測度的指標），在圖像分割結果評價過程中被廣泛使用。優度法，也稱獨立評價法，擺脫了對參考圖像的依賴，通過考察分割結果圖像自身的性質（如形態特性、紋理特性等）來進行評價。

客觀評價方法的主要優勢在于其穩定性、方便性、廉價性。而其缺點為，因各領域對圖像分割結果的要求通常是多方面的，故圖像分割的好壞程度很難通過單一指標進行判斷，在實際應用中，研究人員需先計算出圖像分割結果的多個客觀指標的值，然后將這些值進行綜合考慮后得到最終的評價結果，但綜合考慮的過程將引入人為的主觀因素，破壞該評價方法的客觀性。

為解決客觀評價指標的片面性，近幾年有研究者著手于所謂“圖像分割結果客觀評價模型”的研究，希望提出一個綜合了多種客觀評價指標的模型，用這個模型的輸出作為最終評價結果以代替人為考慮過程。但此種研究思路同樣存在弊端。一方面，在模型的設計過程中，不可避免地將引入人為的參考因素，使方法本身無法做到完全客觀；另一方面，由于不同領域對圖像分割結果的要求不同，而即使是在同一領域，面對不同類別圖片（如在醫學領域的頸動脈橫切圖片和頸動脈縱切圖片）時對分割結果的要求也會有不同，故在這些情況下都要對模型進行分別設計，降低了方法的適用性、使用效率，增加了應用時的難度。

綜上，由于目前客觀評價方法發展尚不成熟，不能十分有效地對圖像分割結果作出合適的評價，而主觀評價方法雖存在眾多不足，但因其結果完全可被使用者所接受，故仍然在廣泛的領域內被作為金標準方法進行使用，而客觀評價方法因其優點突出，是未來圖像分割評價研究的趨勢。

發明內容

本發明提出了一種基于組合指標的圖像分割結果定量評價方法，以此方法得到的評價結果可以代表被分割圖片所在領域研究者對分割結果的要求，且具有穩定性、方便性、廉價性，應用范圍廣。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于組合指標的圖像分割結果定量評價方法，包括以下步驟：

步驟1，選擇與待評測分割結果的圖像所屬類別相同的多張圖片，用一種或多種分割方法將這些圖片進行分割，得到分割結果集；

步驟2，對上述分割結果集進行人工主觀評價，獲取各分割結果的主觀評價結果，得到主觀評價集；