影像分割精度评价方法初探.doc

  影像分割精度评价方法初探 张世富* （菏泽学院资源与环境系，山东菏泽 274000） 5 10 摘要：影像分割是基于对象影像分析工作流程的第一个环节，影像的分割精度对影像分类以 及分类结果的精度有决定性的影响。目前，影像分割精度评价方法可分为监督与非监督两种， 其中监督的方法是对分割数据与已知参考数据进行对比作差异分析。本文提出一种基于矢量 -栅格叠置分析的分割精度评价方法，对分割数据与参考数据进行矢量叠置选择与栅格叠置 计算的方法对分割数据与参考数据的面积差异进行准确计算，可以有效避免两者因数据源的 不同而引起的面积计算误差。文章最后使用该方法与传统方法分别对 QR、OR、UR 与 ED 四个评价指标进行计算并对比，表明该方法能更准确的计算分割数据与参考数据的面积差 异，提高各评价指标的计算精度，从而可以更准确的对分割精度进行评价。 关键词：影像分割；精度评价；空间叠置 中图分类号：TP79 15 An Approach to The Method for Method of Image Segmentation Accuracy Assessment Zhang Shifu (Resources and Environment Department Heze University,Shandong Heze ,274000) 20 25 Abstract: Image segmentation, is the first step in object-based image analysis, the accuracy of image segmentation has decisive affects on the result of subsequent classification. At present, the accuracy of image segmentation evaluation methods can be divided into two kinds of supervised and unsupervised. The supervised method is take segmentation date compared with reference date for discrepancy analysis. This paper proposed a segmentation accuracy assessment method based vector-raster overlay analysis; this can avoid the errors in calculation caused by the date from different date sources. At the end of the paper calculated and compared four commonly used evaluation show that this method can more accurately calculate the area discrepancy between segmentation date and reference date, and improve the accuracy of the evaluation. Key words: Image segmentation; Accuracy assessment; Overlay analysis  30 35 40 0 引言 近年来，基于对象影像分析（OBIA）已经发展成为遥感影像处理领域中的一个新范式。 基于对象影像分析工作流程的第一个环节就是影像分割。在影像分割过程中,影像被分割成 一系列内部均质、邻域异质的空间单元，这些空间单元被称之为影像对象[1]。基于对象的影 像分析处理单元不再是单个的像元，而是通过影像分割产生的影像对象。因此，影像的分割 精度直接关系到后续信息提取的精度[2]。 理论上并不存在最优的影像分割方法, 目前虽已提出了上千种算法[3]，但由于尚没有通 用的分割理论，对分割技术的评价研究仍很缺乏。对图像分割评价的目的是为了更好地指导、 改进和提高图像分割算法的性能，因而对其进行研究有着十分重要的意义[4][5]。 目前，对于分割结果的评价,主要有 3 种思路[5]：（1）对分割算法评价的分析法；（2） 对分割结果进行评价选择最优分割结果的优度实验方法；（3）与已知参考结果进行比较的 差异性分析的方法。前两种思路属于非监督的方法，对分割算法评价[6]的分析方法趋向于理 论上的评价，最优分割结果与实际应用可能会有所偏差；对分割结果进行评价的优度实验法