图像分割的评价指标以及如何计算

图像分割的评价指标包括像素准确率(Pixel Accuracy)、均匀性(Homogeneity)、完整性(Completeness)、平均交并比(Mean Intersection-Over-Union，MIoU)等。

其中，像素准确率表示预测正确的像素个数占总像素数的比例；均匀性和完整性分别衡量了分割结果的精度和召回率；MIoU是衡量预测结果与真实标签结果的重叠度的指标。

计算方法如下：
- 像素准确率=准确分类的像素数/总像素数
- 均匀性=H(Ck|Wj)，即对于每个真实标签类别Ck，计算所有预测结果中划分到该类别的像素点比例的熵和（条件熵），然后对所有类别对应的熵和进行平均得到最终均匀性的值。
- 完整性=H(Wj|Ck)，即对于每个预测结果中的类别Wj，计算所有真实标签中属于该类别的像素点比例的熵和，然后对所有类别对应的熵和进行平均得到最终完整性的值。
- MIoU=TP/(TP+FP+FN)，即真正例(TP)占真正例、假正例(FP)和假反例(FN)之和的比例，其中TP表示正确分类的像素个数，FP表示预测为该类别但实际上不属于该类别的像素个数，FN表示实际上属于该类别但被预测为其他类别的像素个数。

相关问题

图像分割评价指标python

回答:
对于图像分割评价指标，常用的有类别像素准确率（CPA）、准确率（Accuracy）和交并比（IoU）。

类别像素准确率是指预测类别正确的像素数占类别总像素数的比例，也称为召回率。其计算方式可以使用以下Python代码：

def per_class_PA_Recall(hist):
    return np.diag(hist) / np.maximum(hist.sum(1), 1)

准确率是指预测正确的样本数占总样本数的比例，也就是类别像素准确率的均值。计算方式如下：

def per_Accuracy(hist):
    return np.sum(np.diag(hist)) / np.maximum(np.sum(hist), 1)

交并比表示的是模型对某一类别预测结果和真实值的交集与并集的比值。对于图像分割，可以计算预测掩码和真实掩码之间的交并比。可以使用以下代码实现：

def per_class_iu(hist):
    return np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1)

以上是常用的图像分割评价指标的计算方法。可以根据需要使用这些代码来评估模型在图像分割任务中的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像分割常见性能指标的计算方法（python）](https://blog.csdn.net/weixin_47057808/article/details/129702149)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

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]
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