(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221014340 3.6 (22)申请日 2022.02.16 (71)申请人 北京工业大 学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园10 0号 (72)发明人 马伟　薄启涵　 (74)专利代理 机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 1 1203 专利代理师 刘萍 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种针对图像 语义边缘的质量评价方法 (57)摘要 本发明公开了一种针对图像语义边缘的质 量评价方法， 包括语义边缘的连续度、 粗细度和 光滑度。 本发明步骤如下： 一、 利用现有基于深度 学习的图像语义边缘检测算法获得待评测的语 义边缘图像； 二、 将待评测图像通过形态学方法 提取语义边缘的骨架； 三、 对语义边缘骨架利用 形态学方法提取连通分量， 结合连通分量数量与 骨架长度度量连续度指标； 四、 结合待评测语义 边缘点数量和其骨架长度得到语义边缘平均宽 度， 作为粗细度指标； 五、 根据四所获得的语义边 缘平均宽度将骨架通过形态学的膨胀操作生成 膨胀后的语义边缘骨架， 再基于欧氏距离计算得 到待评测语义边缘的光滑度指标。 本发明优势在 于以无参考的形式从多方面评价图像语义边缘 质量。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 114863127 A 2022.08.05 CN 114863127 A 1.一种针对图像 语义边缘的质量评价方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一、 选取用于测试的图像， 输入至现有基于深度学习的图像语义边缘检测算法， 得 到待评测的语义 边缘图像； 1.1生成待评测的语义 边缘图像： PSED＝Net(I) 其中， I代表输入图像， Net代表任意基于深度学习的语义边缘检测算法， PSED代表通过 选取的语义 边缘检测算法所获得的待评测的语义 边缘图像； 步骤二、 利图像形态学 方法提取待评测语义 边缘图像的骨架； 对语义边缘图像提取骨架： S＝skeleto nize(PSED) skeletonize代表骨架提取方法， 对于输入的待评测语义边缘图像PSED， 将宽度不等的 语义边缘细化为单一像素宽度的语义 边缘骨架S； 步骤三、 对语义边缘骨架利用形态学方法提取连通分量， 结合连通分量数量与骨架长 度度量连续度指标； 提取连通分量的过程就是给语义边缘骨架 的每个连通区域分配一个唯一代表该区域 的编号， 统计所 得最大编号 值即为语义 边缘骨架的连通区域数量； 对语义边缘骨架提取 连通区域： {R1,R2,R3,…,Rk}＝connectedCompo nent(S) 其中connectedComponent代表连通区域提取方法， {R1,R2,R3,…,Rk}代表连通区域的集 合， Ri代表第i个连通区域， k代 表连通区域的数量， 即提取 过程中最大的标记值； 由于语义边缘骨架S的宽度为一像素， 因此语义边缘骨架S的边缘像素点数量可代表其 长度； 将骨架长度与连通区域的数量k相除即可得到该带评测的语义边缘图像PSED的连续度 指标， 具体含义为单位数量的连通区域内的骨架长度； 连续度指标用于评估待评测语义边 缘图像PSED的断续程度； 步骤四、 结合待评测语义边缘点数量和其骨架长度得到语义边缘平均宽度， 作为粗细 度指标； 针对语义边缘， 将通过其边缘像素点数量与步骤三得到的语义边缘骨架长度相除得到 待评测语义边缘的平均宽度， 作为粗细度指标的重要衡量因素； 粗细度指标用于评估待评 测语义边缘图像PSED的边缘粗细程度； 计算得到待评测语义 边缘的平均宽度： 其中， averageWidth(PSED)代表待评测 语义边缘PSED的平均宽度， len(PSED)操作代表统 计待评测语义边缘图像PSED中的边缘点数量； 同样地， len(S)是 统计所提取的语义边缘骨架 S的边缘点数量； 由于骨架S是一像素宽度， 因此len(S)表示所提取骨架S的长度； 步骤五、 根据步骤四所得的语义边缘平均宽度， 将骨架通过形态学的膨胀操作生成膨 胀后的语义 边缘骨架， 再基于欧氏距离计算得到待评测语义 边缘的光滑度指标； 根据已获得待评测语义边缘 的平均宽度averageWidth(PSED)， 利用形态学的膨胀操作权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114863127 A 2将语义边缘骨架S膨胀至与待评测语义边缘相似宽度， 保证进行光滑度测评时不受语义边 缘宽度的影响； 将语义边缘骨架膨胀为与待评测语义 边缘具有相似宽度： DS＝dilate(S,avera geWidth(PSED)) 其中， dilate表示膨胀单位像素 的操作， averageWidtj(PSED)代表膨胀操作中次数， DS 代表膨胀后的语义 边缘骨架； 此时将膨胀后的语义边缘骨架DS与待评测语义边缘PSED相互做补集操作得到两个补集 和CDSPSED； 将 中的边缘像素点定义为凸点， CDSPSED中的边缘像素点定义为 凹点； 以凸点和凹点距 膨胀后的语义边缘骨架DS的欧氏距离， 作为衡量待评测语义边缘PSED 光滑度的标准； 光滑度指标用于 评估待评测语义 边缘图像PSED的毛躁程度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114863127 A 3