基于灰色关联度分析的图像分割性能评估

图像分割是自动目标识别系统（ＡＴＲＳ）的关键部分，它是一种基本的图像分析技术，作为图像分析的重要步骤在许多图像应用分析中都是必不可少的，其目的是将目标和背景分离，为目标识别、精确定位等后序处理提供依据，其结果直接影响到其后的信息处理过程。评估分割算法的性能是ＡＴＲＳ离线评估的重要组成之一。根据运筹学与系统工程思想、提出了一种基于灰色关联度分析的图像分割性能评估方法。该方法综合灰色系统理论和层次分析法等新兴学科的精华，有机结合而成。文中介绍了该方法的基本原理，并对其合理性做了理论分析，给出了同以往方法的实验对比结果，应用实例显示，它在分割算法的性能评估方面比其它的一些方法更为有效、合理。在现有文献基础上提高了数据的离散性，便于区分不同分割算法的性能，较好地克服了以往评估方法的不灵敏性和奇异性，从而使评判更容易进行。