Implémentations de critères d'évaluation et d'utilitaires


J'ai implémenté l'ensemble des critères d'évaluation et utilitaires proposés ci-dessous en téléchargement soit à partir d'algorithmes présentés dans des articles, soit à partir de mes travaux de thése.

Ensemble de critères d'évaluation non supervisée

Les critères disponibles ci-dessous permettent d'évaluer la qualité d'un résultat de segmentation sans connaissance a priori. Ce sont des critères non supervisés, et utilisent toujours des images de départ en niveau de gris au format bmp codé sur 8 bits.

Critères d'évaluation non supervisée de résultats de segmentation en régions (exécutables):

Critères d'évaluation non supervisée de résultats de segmentation en régions (matlab):
  • Inter : Critère d'évaluation Inter de Lévine & Nazif
  • Intra_LN : Critère d'évaluation Intra de Lévine & Nazif
  • IntraInter_LN : Critère d'évaluation Intra-Inter de Lévine & Nazif
  • CritAtt : Critère d'évaluation de dispersion d'attributs de Lévine & Nazif
  • ODI: Critère d'Odet ODI
  • UDI: Critère d'Odet UDI

Ensemble de critères d'évaluation supervisée

Les critères disponibles ci-dessous permettent d'évaluer la qualité d'un résultat de segmentation par rapport à des connaissances a priori, à savoir une vérité terrain. Ces critères utilisent toujours des images de départ en niveau de gris au format bmp codé sur 8 bits.


Critère d'évaluation supervisée de résultats de segmentation en régions (exécutable):
  • Vinet : Critère d'évaluation de Vinet
Critères d'évaluation supervisée de résultats de segmentation en régions (matlab):
Critères d'évaluation supervisée de résultats de segmentation en contours (matlab):
  • ErrSous: Critère de mesure sous segmentation classique
  • ErrSur: Critère de mesure sur segmentation classique
  • ErrLoc: Critère de mesure d'erreur de localisation classique
  • Lq: Critère Lq
  • BHA: Critère de Bhattacharyya
  • JEN: Critère de Jensen
  • Renyi: Entropie de Renyi nécessaire pour le critère de Jensen
  • KUL: Critère de Kullback
  • FOM : Figure Of Merit of Pratt
  • HAUSSDORF: Critère de Haussdorf

Utilitaires divers

  • Colorisation : Colorise chaque classe d'une image avec une couleur aleatoire
  • Appariement : Effectue un appariement de couleurs avec une autre image colorisée (doit contenir moins de régions/classes que l'image de reference)
  • Multiseuil : Effectue un multiseuillage sur une image avec une taille de fenêtre variable
  • Moment : Calcul du moment d'ordre 1 à 4 d'une image
  • Attribut : Calcul des 14 attributs de texture d'Haralick et Shapiro
  • MLBG : Méthode de segmentation multispectrale
  • Labellisation : Méthode de labellisation d'une image
  • Adjust : Méthode d'ajustement des niveaux de gris d'un résultat de segmentation de 0 à N
  • Exemple : exemple d'utilisation des utilitaires