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Note de lecture : New discrepancy measures for segmentation evaluation [Goumedeine 2003]

    Goumeidane, A.B. et al, 2003, Image Processing, 2003. ICIP 2003. Proceedings. 2003 International Conference on, New discrepancy measures for segmentation evaluation. pp. II–411.

    1. Méthodologie/Résultats principaux
    2. Avantages/Intérêt:
    3. Désavantages/Critique:

    Méthodologie/Résultats principaux

    Proposition de mesures d’évaluation de segmentations prenant en compte les pixels “faux négatifs” et “faux positifs”. Si A est une segmentation de référence et B la segmentation à évaluer :

    IDR = \sqrt{\frac{{\sum d^2_u}}{\sum d^2_A}}

    et

    EDR = \sqrt{\frac{{\sum d^2_o}}{\sum d^2_A}}

    où d_u(i) (resp. d_o(i)) représente la distance du pixel “faux négatifs” (resp. “faux positif”) d’indice i au fond. La transformée en distance de A est d_A.

    Avantages/Intérêt:

    • Les deux mesures permettent connaître le type d’erreur dans la segmentation.
    • Lorsqu’une erreur de type “faux négatif” (par exemple un trou dans la segmentation à évaluer par rapport à la segmentation de référence), les mesures varient, alors que la distance de Baddeley reste constante.
    • Les mesures sont sensibles à la compacité

    Note : les mesures sont des analogues aux mesures f(B \backslash A) et f(A \backslash B) dans les expressions de la similarité de Tversky.

    Désavantages/Critique:

    • Puisque la comparaison porte sur des segmentations, restriction aux images binaires.

    FMN.

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    nov 16 0 comments
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    Note de lecture : Dissimilarity measures in color spaces [Coquin 2002]

      Coquin, D., Bolon, P. & Ionescu, B., 2002, International Conference on Pattern Recognition ICPR, Dissimilarity measures in color spaces. pp. 612–5.

      Méthodologie/Résultats principaux

      Adaptation de la méthode décrite dans [Coquin 2001] aux images couleurs. La couleur (information 3D) est ramenée à un index sur une palette (information 1D). Un point est alors décrit par un pixel (x, y, c), de façon analogue à une image en niv. de gris. Le même formalisme peut être donc utilisé (ie. distance de Baddeley entre images vues comme de surface). Cependant l’index c n’est pas linéaire, il est donc nécessaire d’utiliser des opérateurs non-linéaires.

      Avantages/Intérêt:

      • temps de calculs qui n’explosent pas.

      Désavantages/Critique:

      • couleur = information 1D. Quid de la “topologie” entre couleurs?

      FMN.

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      nov 14 0 comments
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      Note de lecture : Application of Baddeley’s distance to dissimilarity measurement between gray scale images [Coquin 2001]

        Coquin, D., Bolon, Ph., Application of Baddeley’s distance to dissimilarity measurement between gray scale images (2001) Pattern Recognition Letters, 22 (14), pp. 1483–1502.

        Note : ces résultats sont en français dans l’HDR de D. Coquin, pp. 78–93.

        1. Méthodologie/Résultats principaux
        2. Avantages/Intérêt:
        3. Désavantages/Critique:

         

        Méthodologie/Résultats principaux

        Proposition d’une extension de la distance de Baddeley aux image binaires. Une image est représentée comme une surface dans un espace 3D. Il s’agit alors d'un ensemble binaire. La méthode de Baddeley est alors directement applicable. Des opérateurs de distance 3D (type chanfrein) permettent d’accélérer les calculs.

         

        La méthode de démonstration de l’inégalité triangulaire de la mesure est à retenir.

        La mesure peut être normalisée en la divisant par la dissimilarité entre une image blanche (niv. de gris maximal) et une image noire (niv. de gris minimal).

        Lorsque le rapport P/H (profondeur/hauteur) tends vers 0, la mesure tends vers l’erreur quadratique moyenne. Si ce rapport augmente, les déformations géométriques sont de plus en plus prises en compte.

        Avantages/Intérêt:

        La mesure :

        • est une distance,
        • est invariante par rapport à l’inversion vidéo,
        • possède des réponses quasi-linéaires aux distorsions spatiales et d’amplitude,
        • est de faible complexité,
        • permet de la pondération de l’influence spatial/niv. de gris.

        Désavantages/Critique:

        • considère les trois dimensions de même nature
        • quelques d’indications sur le choix du rapport P/H, mais le choix est laissé à l'application
        • les transformations telles que : rotation, homothétie ne sont pas étudiées

         

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