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dice

イメージ セグメンテーションのための Sørensen-Dice 類似度係数

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构文

相似性=骰子（BW1，BW2）
相似性=骰子（L1，L2）
相似性=dice(C1,C2)

说明

例

相似=骰子（BW1，，，，BW2）は，バイナリイメージBW1とBW2sørensen-dice类似度类似度类似度をし。。

例

相似=骰子（L1，，，，L2）は，ラベルイメージL1とL2ののの骰子指数指数计算します。。。

相似=骰子（C1，，，，C2）は分类イメージC1とC2ののの骰子指数指数计算します。。。

例

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セグメント化を含むをます。をグレースケール変换し，结果结果を表示表示。。。

a = imread（'hands1.jpg'）；i = im2gray（a）;图IMShow（i）标题（“原始图像”）

图包含一个轴对象。带有标题原始图像的轴对象包含类型图像的对象。

動的輪郭 (snakes) 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を読み取ります。

BW_groundTruth = imread('hands1 mask.png'）；

dice dice指数指数をトゥルースとして计算します。。。

相似性=骰子（bw，bw_groundTruth）;

マスクを表示し。色はのををますます。

图IMShowPair（BW，BW_GROONDTRUTH）标题（[['骰子索引='num2str(similarity)])

图包含一个轴对象。带有标题骰子索引的轴对象= 0.83828包含一个类型图像的对象。

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この例，を复数の领域にする方法を说明说明しますます。。その后后，各各各领域ののののののののの类似度

セグメント化复数领域をイメージを読み取ります。

RGB = imread('yellowlily.jpg'）；

33するするするするするするつつ领域用スクリブルスクリブルししますます。。。最初最初の领域ににはは黄黄黄色色ののの2の领域，茶色土土ががががつのつのののパッチにてて分类分类さされれれますますます。。。。。。。领域领域领域领域领域领域ははははがががががががががのののののの要素ベクトル指定され。。

区域1 = [350 700 425 120];％[x y w h]格式bw1 = false（size（rgb，1），大小（RGB，2））;BW1（区域1（2）：区域1（2）+区域1（4），区域1（1）：区域1（1）+区域1（3））= true;区域2 = [800 1124 120 230];bw2 = false（size（rgb，1），大小（RGB，2））;BW2（区域2（2）：区域2（2）+区域2（4），区域2（1）：region2（1）+reignes2（3））= true;区域3 = [20 1320 480 200;1010 290 180 240];bw3 = false（size（rgb，1），大小（RGB，2））;BW3（区域3（1,2）：区域3（1,2）+区域3（1,4），区域3（1,1）：区域3（1,1）+区域3（1,3））= true;BW3（区域3（2,2）：区域3（2,2）+区域3（2,4），区域3（2,1）：区域3（2,1）+区域3（2,3））= true;

イメージのに领域を表示し。。

imshow（RGB）保持onvisboundaries（BW1，'Color'，，，，'r'）；visboundaries（BW2，'Color'，，，，'G'）；visboundaries（BW3，'Color'，，，，'b'）；title(“种子地区”）

图包含一个轴对象。带有标题种子区域的轴对象包含7个类型线的对象，图像。

測地線距離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 領域にセグメント化します。

l = imseggeodesic（rgb，bw1，bw2，bw3，“ AdaptiveChannelGeighting”，真的）;

イメージのトゥルースセグメンテーションを。。

L_groundTruth = double(imread('Yellowlily-ragended.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montage（{label2rgb（l），label2rgb（l_groundTruth）}）标题（“分割结果的比较（左）和地面真相（右）”）

图包含一个轴对象。The axes object with title Comparison of Segmentation Results (Left) and Ground Truth (Right) contains an object of type image.

diceににににににに类似度をます。ます类似度类似度类似度类似度类似度类似度はははははははは番目番目番目番目ので顕着にに小さく小さく结果の的比较としています。

相似性=骰子（l，l_groundTruth）
相似性=3×10.9396 0.7247 0.9139

入力引数

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最初のバイナリイメージ。任意の次元の logical 配列として指定します。

データ型:逻辑

2番目のイメージ。BW1逻辑配列配列として指定しし。。。。

データ型:逻辑

最初の。非负整数から成るのの配列として指定します。

データ型:双倍的

2番目の。。L1と同じののから成る配列指定します。

データ型:双倍的

最初の categorical イメージ。任意の次元のcategorical配列として指定します。

データ型:category

2番目分类イメージ。C1と同じサイズのcategorical配列として指定します。

データ型:category

出力引数

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骰子类似度[0，1]のの持つ数値または数値ベクトル返さ。。相似1のの场合つのつののが一致こと意味意味します。入力配列に応じ応じて次次次のの。

  • バイナリイメージ。相似はスカラーです。

  • ラベルイメージ。相似はベクトル，の系数はラベルラベルラベルラベルののの指数指数指数指数指数指数指数番目番目の系数はラベルラベルラベルラベルラベルラベルラベルラベルラベルののののののの指数指数指数

  • categorical イメージ。相似はベクトル最初の系数は最初ののののの指数指数指数指数指数指数指数指数指数指数番目番目のの系数系数ははははは番目番目番目番目のカテゴリののののののの指数指数指数指数指数と

データ型:双倍的

详细

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Dice 類似度係数

2つ集合bの骰子类似度类似度系数のよう表され

dice（a，b）= 2 * |路口(A,B) | / ( | A | + | B | )

ここここ| a |は集合集合を表します。（tp），（fp），（fp），（fn）に（fn）ににににに关しての

dice（a，b）= 2 * tp /（2 * tp + fp + fn）

骰子指数，次ののようにににに指数指数关连关连ます

dice（a，b）= 2 *雅卡德（a，b） /（1 +雅卡德（a，b））

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

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