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2D 画像に適用される画像セグメンテーション アルゴリズムを検証しています。このアルゴリズムは、輪郭セグメント、つまり 2D 空間で自由曲線を形成する一連の接続されたピクセルを生成します。アイデアは、この一連のピクセルをグラウンド トゥルース (私の場合は専門家が手動でトレースした別の輪郭セグメント) と比較することです。セグメンテーション結果と対応する手動 (グラウンド トゥルース) セグメンテーションを示す画像を以下に示します。

セグメンテーションの結果を検証するための適切な比較指標を考えようとしています。理想的には、最適なメトリックは、各セグメント上の対応するピクセルのペア間のポイント ツー ポイントのユークリッド距離ですが、(前の図に見られるように) セグメントの長さは同じではありません (つまり、ピクセルの総数が異なります)。そのため、ピクセル間の比較は破棄する必要があります。

私のアルゴリズムを検証するための適切な指標を教えてもらえますか? ご提案ありがとうございます。

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曲線が閉じている場合は、曲線間の面積を計算できます。どのピクセルがセグメントに属しているかがわかればXOR、2 つのピクセル セットのセットを計算するのと同じくらい簡単です。

以下は、Matlab を使用して作成したものを使用した例です。

ここに画像の説明を入力 ここに画像の説明を入力

于 2012-10-13T10:36:16.467 に答える
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グラウンド トゥルースの各ピクセルについて、セグメンテーション結果の最も近いピクセルまでの距離を取得します。次に、すべてのグラウンド トゥルース ピクセルの合計を合計エラーとして取得します。

それは基本的に、距離によって重み付けされたリコールです。結果のピクセルから始めると、代わりに精度に似たものになります。

于 2012-10-13T10:41:37.240 に答える
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各線を同じ長さのn個のセグメントに分割してから、各線と他の線のペアとの間のユークリッド距離を計算できます。

于 2012-10-12T16:29:41.170 に答える