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dice
イメージセグメンテーションのための索伦森-骰子类似度系数
説明
例
バイナリセグメンテーションのめの骰子類似度係数の計
セグメント化するオブジェクトを含むイメージを読み取ります。イメージをグレースケールに変換し、結果を表示します。
A=读('hands1.jpg'）;I = rgb2gray(A); figure imshow(I) title('原始图像')
动的轮郭（蛇）を使用して手をセグメント化します。
mask = false(size(I)); mask(25:end-25,25:end-25) = true; BW = activecontour(I, mask, 300);
グラウンド トゥルース セグメンテーションを読み取ります。
BW_groundTruth = imread（'hands1-mask.png'）;
動的輪郭セグメンテーションの Dice 指数をグラウンド トゥルースと比較して計算します。
相似性=骰子（BW，BW_groundTruth）；
マスクを重ねて表示します。色はマスクの違いを示します。
图imshowpair（BW，BW_groundTruth）标题(['骰子索引'num2str（相似度）]）
多領域セグメンテーションのめの骰子類似度係数の計
骰子
セグメント化する複数の領域を含むイメージを読み取ります。
RGB = imread（'yellowlily.jpg'）;
土が2つのイメージのパッチにのれて分類されます領域は、要素が ROI の左上隅の x 座標と y 座標、ROI の幅、および ROI の高さを示す 4 要素ベクトルで指定されます。
region1 = [350 700 425 120];%[x y w h]格式BW1号= false(size(RGB,1),size(RGB,2)); BW1(region1(2):region1(2)+region1(4),region1(1):region1(1)+region1(3)) = true; region2 = [800 1124 120 230]; BW2 = false(size(RGB,1),size(RGB,2)); BW2(region2(2):region2(2)+region2(4),region2(1):region2(1)+region2(3)) = true; region3 = [20 1320 480 200; 1010 290 180 240]; BW3 = false(size(RGB,1),size(RGB,2)); BW3(region3(1,2):region3(1,2)+region3(1,4),region3(1,1):region3(1,1)+region3(1,3)) = true; BW3(region3(2,2):region3(2,2)+region3(2,4),region3(2,1):region3(2,1)+region3(2,3)) = true;
イメージの上にシード領域を表示します。
图imshow（RGB）保持上边界（BW1，'Color',“r”)；视界（BW2，'Color',“g”)；视界（BW3，'Color',“b”）;标题（'种子区域')
测地线距离ベースの色のセグメンテーションを使用して，イメージを3领域にセグメント化します。
L=imseg测地线（RGB，BW1，BW2，BW3，'自适应信道加权'，正确）；
イメージのグラウンド トゥルース セグメンテーションを読み込みます。
L_groundTruth =双（imread（“黄花菜-分段.png')）;
セグメンテーションの結果をグラウンド トゥルースと視覚的に比較します。
图imshowpair（label2rgb（L），label2rgb（L_groundTruth），'蒙太奇')标题（'分割结果比较（左）和基本真实（右）')
セグメント化された領域ごとに骰子類似度係数を計します
相似性=dice(L, L_groundTruth)
相似性=3×10.9396 0.7247 0.9139
骰子类似度系数は2番目の领域で顕着に小さくなります。この结果は，イメージの右下隅の土を叶として误って分类するセグメンテーション结果の视覚的な比较と一致しています。
入力引数
出力引数
詳細
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