[發明專利]一種針對圖像語義邊緣的質量評價方法

在審

• 申請號: 202210143403.6
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114863127A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 馬偉;薄啟涵
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/34;G06V10/764;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.一種針對圖像語義邊緣的質量評價方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、選取用于測試的圖像，輸入至現有基于深度學習的圖像語義邊緣檢測算法，得到待評測的語義邊緣圖像；

1.1生成待評測的語義邊緣圖像：

P_SED＝Net(I)

其中，I代表輸入圖像，Net代表任意基于深度學習的語義邊緣檢測算法，P_SED代表通過選取的語義邊緣檢測算法所獲得的待評測的語義邊緣圖像；

步驟二、利圖像形態學方法提取待評測語義邊緣圖像的骨架；

對語義邊緣圖像提取骨架：

S＝skeletonize(P_SED)

skeletonize代表骨架提取方法，對于輸入的待評測語義邊緣圖像P_SED，將寬度不等的語義邊緣細化為單一像素寬度的語義邊緣骨架S；

步驟三、對語義邊緣骨架利用形態學方法提取連通分量，結合連通分量數量與骨架長度度量連續度指標；

提取連通分量的過程就是給語義邊緣骨架的每個連通區域分配一個唯一代表該區域的編號，統計所得最大編號值即為語義邊緣骨架的連通區域數量；

對語義邊緣骨架提取連通區域：

{R₁,R₂,R₃,…,R_k}＝connectedComponent(S)

其中connectedComponent代表連通區域提取方法，{R₁,R₂,R₃,…,R_k}代表連通區域的集合，R_i代表第i個連通區域，k代表連通區域的數量，即提取過程中最大的標記值；

由于語義邊緣骨架S的寬度為一像素，因此語義邊緣骨架S的邊緣像素點數量可代表其長度；將骨架長度與連通區域的數量k相除即可得到該帶評測的語義邊緣圖像P_SED的連續度指標，具體含義為單位數量的連通區域內的骨架長度；連續度指標用于評估待評測語義邊緣圖像P_SED的斷續程度；

步驟四、結合待評測語義邊緣點數量和其骨架長度得到語義邊緣平均寬度，作為粗細度指標；

針對語義邊緣，將通過其邊緣像素點數量與步驟三得到的語義邊緣骨架長度相除得到待評測語義邊緣的平均寬度，作為粗細度指標的重要衡量因素；粗細度指標用于評估待評測語義邊緣圖像P_SED的邊緣粗細程度；

計算得到待評測語義邊緣的平均寬度：

其中，averageWidth(P_SED)代表待評測語義邊緣P_SED的平均寬度，len(P_SED)操作代表統計待評測語義邊緣圖像P_SED中的邊緣點數量；同樣地，len(S)是統計所提取的語義邊緣骨架S的邊緣點數量；由于骨架S是一像素寬度，因此len(S)表示所提取骨架S的長度；

步驟五、根據步驟四所得的語義邊緣平均寬度，將骨架通過形態學的膨脹操作生成膨脹后的語義邊緣骨架，再基于歐氏距離計算得到待評測語義邊緣的光滑度指標；

根據已獲得待評測語義邊緣的平均寬度averageWidth(P_SED)，利用形態學的膨脹操作將語義邊緣骨架S膨脹至與待評測語義邊緣相似寬度，保證進行光滑度測評時不受語義邊緣寬度的影響；

將語義邊緣骨架膨脹為與待評測語義邊緣具有相似寬度：

DS＝dilate(S,averageWidth(P_SED))

其中，dilate表示膨脹單位像素的操作，averageWidtj(P_SED)代表膨脹操作中次數，DS代表膨脹后的語義邊緣骨架；

此時將膨脹后的語義邊緣骨架DS與待評測語義邊緣P_SED相互做補集操作得到兩個補集和C_DSP_SED；將中的邊緣像素點定義為凸點，C_DSP_SED中的邊緣像素點定義為凹點；以凸點和凹點距膨脹后的語義邊緣骨架DS的歐氏距離，作為衡量待評測語義邊緣P_SED光滑度的標準；光滑度指標用于評估待評測語義邊緣圖像P_SED的毛躁程度。