【摘 要】
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分割评价是改善算法性能的重要途径。针对当前图像分割评价指标不能很好地反映分割结果的问题,提出组合赋权的灰色评估模型。首先,在现有典型评价准则中选取概率边缘指数、全
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(11501436);陕西省软科学研究计划(2014KRM2801);西安市教育科技重大招标项目(2015ZB-ZY04);陕西省教育厅科研计划项目(16JK1326,17JK0340)
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分割评价是改善算法性能的重要途径。针对当前图像分割评价指标不能很好地反映分割结果的问题,提出组合赋权的灰色评估模型。首先,在现有典型评价准则中选取概率边缘指数、全局一致性误差、变换信息量3个准则来评价图像分割质量。其次,提出结合德尔菲法、强制判定法和熵权法的主客观组合赋权法,使权重既反映观察者主观偏好,又突显图像客观差异。最后,利用所提出的模型对测试图像进行综合评价。实验结果表明,所提出的评价模型更符合主观评价结果与地面真实结果。将此模型用于比较基于花粉算法、遗传算法、蛙跳算法的最大熵阈值算法所得到的分割图,与最大熵的排序结果一致,进一步验证了该模型的有效性。
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