К вопросу оценки точности сегментации изображений

изображения сегментация изображений алгоритмы оценивания

Электронная форма документа как средство оптимизации профессиональной деятельности юриста, Организация режима принудительного переключения в системах резервирования в нагруженном режиме, ...

Аспирант и соискатель, 6, 2010 Смирнов А.В., аспирант Московского государственного института электронной техники К ВОПРОСУ ОЦЕНКИ ТОЧНОСТИ СЕГМЕНТАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В настоящее время актуальной является проблема оценки точности сегментации изображений, т. е. определение меры сходства исходного и сегментированного изображений. <...> Для сравнения исходного и сегментированного изображений необходимо представить последнее в виде псевдоцветного изображения. <...> Для этого каждая область сегментированного изображения раскрашивается средним цветом соответствующей области исходного изображения. <...> Сегментированные изображения сравнивают с исходным или с сегментируемым изображением идеального алгоритма, в результате чего для каждого алгоритма получаем числовую оценку сходства сегментируемого и идеального изображений. <...> Наименьшая оценка указывает на лучший алгоритм сегментации. координаты i,j, и ,, aa a Пусть A={Aij} обозначает цветное изображение, Arij gij bij ij ij = { пикселя, где 0 < i,j N, 0 , , 255aa a rgij ij ijb ,, } aa a – пиксель, имеющий rgij ijb – яркость соответственно красного, синего и зеленого цветов , MЧN – размер изображения и 255 – максимальное значение каждой компоненты цвета. <...> C – результат сегментации, являющийся псевдоцветным изображением (т.е. пиксель имеет средний цвет области, к которой он относится). <...> Глобальное несходство между изображениями A и С может быть вычислено с помощью 1/2 функции =+ . <...> В качестве базовой функции расстояния d могут быть использованы метрики: ac a c a c 2 1/2 2 126 Аспирант и соискатель, 6, 2010 FA = , 2() 1000 MN R 1 R ei i= Si 1 где A – сегментируемое изображение размером MЧN; R – количество областей на сегментируемом изображении; Si – площадь i-й области; ei – средняя цветовая ошибка i-й области, которая равняется сумме евклидовых расстояний между RGB цветовым вектором пикселей i-й области (на исходном изображении) и цветовым вектором, соответствующим области i на сегментированном изображении. <...> Для сравнения <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт