图像分割的系统研究 - 图像分割评价方法研究

　　图像分割的系统研究

　　根据已有的研究成果和最近的研究趋势来看，对图像分割的研究其实应该包括如图 2.1所示的三个层次：关于图像分割算法的研究、关于图像分割算法性能的研究、关于图像分割算法性能研究的研究。关于图像分割算法的研究是对分割算法思想进行研究，即对图像进行分割的技术的研究。关于图像分割算法的性能的研究是对分割算法的评价方法进行研究，研究内容主要是对图像分割技术的性能进行刻画和比较，从而帮助更好的把握分割算法的特点和优点，目前已得到广泛重视但并未获得可喜的研究成果。关于图像分割算法性能研究的研究是对分割评价方法和评价所使用的相关准则测度进行系统研究，从而保证能选取恰当的评价方法和评价测度来正确评估相应的分割技术，也就是对分割评价方法的评价。研究图像分割评价方法是为了更好的研究图像分割技术本身，而对图像分割评价的研究则是为了进一步的研究分割评价方法，以便对分割技术本身起到引导和督促作用，从而从更深层次上实现对分割算法的指导作用。三者从“上”到“下”在不同层面上实现了一体式促进图像分割技术发展的目标。

　

　　据统计，多年来学术界研究热点和重点集中在最低层次；对第二个层次，研究投入的精力相对要少很多，但也已取得少数研究成果；至于第三个层次，目前国内外对图像分割算法的评价方法和评价测度的系统研究十分缺乏。事实上，甚至与第二层次对分割评价的研究相比，这方面的研究和发表的文献都非常少。总体说来，在图像分割系统研究的三个层次都有许多有待深入的地方。对图像分割技术本身进行比较理论和精确的研究仍有待提高，对分割技术的评价仍很缺乏，而对评价方法的研究几乎为零。

　　图像分割主观评价

　　图像分割主观评价方法就是以人类视觉效果作为评判标准，让观察者根据事先规定的应用要求或者自身经验、兴趣、爱好，对测试图像的分割质量进行评价，并以给出质量分数的形式完成评价工作的。评价过程中要求有多位观察者参与，综合考虑所有观察者的观察结果，作为图像分割结果图像的最终质量分数，最常用的综合处理方法是平均主观分数法。

　　准备工作

　　① 观察者的选择

　　为使主观评价结果具有统计意义，参与评价的观察者有以下几点要求：首先是人数，要求不少于 20 名。其次是代表人群，要求观察者应分别选自两个不同背景的人群：一种是从未从事过图像、视频、计算机视觉等领域工作的、未经过训练的“外行”观察者；另一种是专门从事图像相关技术研究的，受过专门训练的“内行”观察者，他们能用挑剔的眼光注意到图像分割图像的关键和细微变化，对图像分割质量提出严格的判断。最后是对候选人生理特性的要求，无论是“内行”观察者和“外行”观察者，都应有各年龄层次和性别的代表人物。条件允许的话，还应有来自不同地域和种族的代表人物。

　　② 评价尺度的选择

　　主观质量评价的尺度随着观察者对图像技术的熟悉程度不同而加以选择。一般来讲，普通观察者（“外行”）多凭借直观映像判断分割质量，因此多采用质尺度，而对图像专业人员（“内行”）多凭借其对图像内容的理解而挑剔性地评价分割图像的质量，因此多采用干扰评价尺度。

　　主观评价法

　　① 绝对评价

　　绝对评价是由观察者们根据事先规定的应用要求或者自身经验、兴趣、爱好，对测试图像按视觉效果进行评价，并选择观察结果的平均质量作为该分割结果图像的最终质量。这虽是一项费时费力的步骤，但在严格的实验条件下可从一定程度上减小评价过程的主观随意性。具体实施过程和步骤可参考联合国国际电信联盟ITU（International Telecommunication Union）倡导的视频图像质量评价指南。

　　除了上述独立的评价方式（stand-alone）外，还可采取有对比的方式（subjective comparable）进行主观评价。以提供的标准图像为据，观察者逐个对比和分析算法分割的结果图像中的区域与标准分割结果图像的目标区域，整合为对整幅算法分割结果图像的全局感观映像，进而给出最终质量分数。必须指出的是，这种有对比的主观评价方式虽然还未正式提出，但已经常被某些组织或个人使用。观察者对分割图像质量的优劣用数字打分，通常有 5 个图像级别，如表 2.1所示。

　　

　　② 相对评价

　　相对评价是由观察者将分割相同原始图像而得的一批图像从好到坏进行质量排序，通常有 7 个图像级别，如表 2.2所示。

　

　　③ 平均主观评价

　　如果m 为评价图像质量的级别 m=1，2，。。。，M ， Sm为m 级图像质量的得分，Hm为判定图像属于m级的观察者人数，则被观察的分割结果图像总得分为：