[發(fā)明專利]一種紋樣圖像分割算法評(píng)價(jià)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110515384.0
• 申請(qǐng)日: 2021-05-12
• 公開（公告）號(hào): CN113112515B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙海英;朱會(huì)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/12
• 分類號(hào): G06T7/12;G06T7/13;G06T5/00;G06V10/774
• 代理公司: 北京世譽(yù)鑫誠專利代理有限公司 11368
• 代理人: 任欣生

1.一種傳統(tǒng)紋樣圖像分割評(píng)價(jià)方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、收集若干傳統(tǒng)紋樣圖像，人工對(duì)傳統(tǒng)紋樣圖像中的實(shí)例對(duì)象進(jìn)行標(biāo)注并得到相應(yīng)的標(biāo)簽灰度圖，從而獲得由傳統(tǒng)紋樣圖像和對(duì)應(yīng)標(biāo)簽灰度圖組成的數(shù)據(jù)集；將所述數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；

步驟2、使用訓(xùn)練集訓(xùn)練語義分割模型，設(shè)定語義分割模型的語義種類數(shù)量等于標(biāo)簽灰度圖的標(biāo)簽種類數(shù)量n，直至能量函數(shù)收斂，訓(xùn)練結(jié)束；

步驟3、使用驗(yàn)證集中的圖像對(duì)訓(xùn)練完成的語義分割模型進(jìn)行驗(yàn)證：

3.1、計(jì)算圖像預(yù)測的準(zhǔn)確率PA

使用訓(xùn)練完成的語義分割模型對(duì)驗(yàn)證集中的傳統(tǒng)紋樣圖像進(jìn)行分割，獲得預(yù)測語義圖，并根據(jù)下式計(jì)算預(yù)測語義圖的準(zhǔn)確率

p_ij表示標(biāo)簽為i的類別被預(yù)測為標(biāo)簽j的像素?cái)?shù)量，則p_ii表示標(biāo)簽為i的類別被預(yù)測為標(biāo)簽i的像素?cái)?shù)量，即正確預(yù)測的數(shù)量，p_ji則表示標(biāo)簽為j的類別被預(yù)測為標(biāo)簽i的像素?cái)?shù)量；

3.2、計(jì)算預(yù)測語義圖的均交并比MIoU

根據(jù)預(yù)測語義圖和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽灰度圖進(jìn)行計(jì)算均交并比MIoU

3.3、計(jì)算預(yù)測語義圖的邊緣準(zhǔn)確率EA；

獲取預(yù)測語義圖和標(biāo)簽灰度圖的邊緣輪廓，然后根據(jù)下式計(jì)算的預(yù)測語義圖邊緣準(zhǔn)確率EA

E_ii表示邊緣像素標(biāo)簽為i的類別被正確預(yù)測的像素?cái)?shù)量，E_ij表示為邊緣像素標(biāo)簽為i的類別被預(yù)測為標(biāo)簽j的像素?cái)?shù)量

3.4、計(jì)算交互復(fù)雜度IA

式中，m_i表示類別為i的人工交互輸入點(diǎn)的像素的數(shù)量，若無人工交互則IA為0；

3.5、四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，然后進(jìn)行加權(quán)平均獲得語義分割模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)f(I)：

f(I)＝αPA(I)+βMIoU(I)+γEA(I)+δIA(I)

其中，I表示圖像，α、β、γ、δ則是不同評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的傳統(tǒng)紋樣圖像分割評(píng)價(jià)方法，其特征在于：準(zhǔn)確率、邊緣準(zhǔn)確率的取值范圍均在[0,1]之間，值越高代表分割圖像的質(zhì)量越高。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的傳統(tǒng)紋樣圖像分割評(píng)價(jià)方法，其特征在于：交互復(fù)雜度取值范圍為[0,1]，相同性能的情況下，交互復(fù)雜度越低，模型分割質(zhì)量越好。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的傳統(tǒng)紋樣圖像分割評(píng)價(jià)方法，其特征在于：均交并比的取值范圍為[0,+∞)之間，使用對(duì)數(shù)函數(shù)以及RelU函數(shù)將其歸一化處理后映射到[0,1]之間。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種傳統(tǒng)紋樣圖像分割評(píng)價(jià)方法，其特征在于：所述步驟3.5中，α＝0.25，β＝0.25，γ＝0.25，δ＝0.25。