基于灰色聚类决策的图像分割性能评价-计算机工程与应用.PDF

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2012 ，48 （19） 197 基于灰色聚类决策的图像分割性能评价 吴志川，彭国华 WU Zhichuan, PENG Guohua 西北工业大学 理学院 数学系，西安 710129 Department of Applied Mathematics, College of Science, Northwestern Polytechnical University, Xi ’an 710129, China WU Zhichuan, PENG Guohua. Performance evaluation based on grey clustering of segmentation. Computer Engineering and Applications, 2012, 48 （19）：197-200. Abstract ：In view of the performance analyses of image segmentation, a hierarchical synthetic evaluation method is proposed based on the grey clustering. The method obtains the appropriate albinism function by target characteristic, then the scattered information produces cluster matrix. The new method can distinguish the performances from dif- ferent segmentation algorithms easily. The experiments show that the method has higher sensitivity and lower singu- larity than other methods, and can be more effectively used to analyze the performance of segmentation algorithms. Key words ：image segmentation; performance evaluation; grey clustering 摘 要：针对图像分割的性能分析问题，运用灰色聚类决策技术建立一种多层次的综合评估方法。该方法通 过图像多个分割指标的特点，得到合适的白化函数，再通过白化函数和灰色聚类权值的分析计算，将收集到的 分散信息生成灰色聚类矩阵，以此对图像分割性能进行分类；其评估结果的离散性高，便于区分不同分割算法 的性能。应用实例表明，该方法很好地克服了以往评估方法的不灵敏性和奇异性，从而使评判更容易进行。 关键词：图像分割；性能评估；灰色聚类 文章编号：1002-8331（2012 ）19-0197-04 文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 引言 重系数，而层次分析法属于主观赋权法，在综合评价 图像分割算法是一种重要的图像分析技术，为 结果和排序中可能产生一定的主观随意性。 了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中 灰色聚类决策法是综合考虑各项数字指标的整 分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标 体特点，通过给出的取舍准则对决策对象进行综合 进行测量和对图像进行利用。分割性能评价是改进 评价。本文采用灰色聚类决策方法对分割性能进行 和提高分割算法的性能，改善分割质量和指导新算 综合评价，扩大了评价结果的离散度，避免了奇异性 [1] 的出现，改善了现有方法的评价结果。 法研究的重要手段 。 [2-8] 目前该领域已有一些研究成果 ，如Honeywell、 TI （Texas Instruments ），以及ERIM （Environment Re- 2 灰色聚类决策方法 search Institute of Michigan），其共同特点是应用了 2.1