基于组合赋权的图像分割灰色评估模型

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。