image-processing - 两个开放轮廓的比较度量

Question

我正在验证应用于 2D 图像的图像分割算法。该算法生成轮廓段，即在二维空间中形成自由曲线的一组连接像素。这个想法是将这组像素与真实情况进行比较，在我的例子中，另一个由专家手动追踪的轮廓段。显示分割结果和相应手动（真实）分割的图像如下所示：

我正在尝试考虑一个足够的比较指标来验证分割结果。理想情况下，最好的度量是每个片段上对应像素对之间的点对点欧式距离，但是（如上图所示）片段的长度不同（即像素总数不同）因此必须丢弃像素到像素的比较。

你能建议我一个足够的指标来验证我的算法吗？感谢您的任何建议！

Answer 1

如果曲线是闭合的，您可以计算曲线之间的面积。如果你能分辨出哪些像素属于一个片段，那就像计算XOR2 个像素集的集合一样简单。

这是我使用 Matlab 创建的示例：

Answer 2

对于ground truth中的每个像素，取到分割结果中最近像素的距离。然后将所有地面实况像素的总和作为总误差。

这基本上是按距离加权的召回率。如果您从结果中的像素开始，它将类似于精度。

Answer 3

您可以将每条线分成 n 条等长的线段，然后计算每条线段与其在另一条线上的对之间的欧几里得距离。