图像分割评价指标matlab

在Matlab中，可以使用Dice和Hausdorff测度作为图像分割的评价指标。Dice是Matlab自带的函数，可以通过计算分割后的图像与真值之间的重叠程度来评估分割的准确性。代码示例如下：

% gd为真值，pic1、pic2、pic3为分割后的图像
% 分割评价
similarity1 = dice(pic1, gd);
similarity2 = dice(pic2, gd);
similarity3 = dice(pic3, gd);

fprintf("dice = %f\n", similarity1);
fprintf("dice = %f\n", similarity2);
fprintf("dice = %f\n", similarity3);

% 使用Hausdorff距离评价
hd1 = Hausdorff_Dist(pic1, gd); % 使用的大佬的函数
hd2 = Hausdorff_Dist(pic2, gd);
hd3 = Hausdorff_Dist(pic3, gd);

% 显示分割结果
figure, 
subplot(1,3,1)
imshowpair(pic1, gd);
title("经过两次对数变换分割");

subplot(1,3,2)
imshowpair(pic2, gd);
title("自适应直方图均衡化分割");

subplot(1,3,3)
imshowpair(pic3, gd);
title("亮度均衡算法分割");

以上代码中，首先使用Dice函数计算分割图像与真值之间的相似度，然后使用Hausdorff距离评估分割的准确性。最后，使用imshowpair函数将分割结果与真值进行对比显示。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab图像分割评价——代码](https://blog.csdn.net/like_cherry/article/details/128463250)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【图像分割】基于Matlab Tsallis熵算法灰度图像分割【含Matlab源码 715期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/115466688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]