图像分类评价标准 matlab

利用不同样本选择方法进行变化检测实验的结果的好坏是通过与对应的精标准图像——GroundTruth进行相似度衡量而得到的。 总体分类精度OA（Overall Accuracy）是指正确分类的像素点数与总的像素点数的比值，是一种常用的衡量变化检测结果的指标， Kappa系数是一种能更加精确衡量分类准确度的参数，能较好的反映出两者的一致性，

function [  ] = adjust（  ）
clear
close all

[FileName1PathName1] = uigetfile（‘*.*‘‘Select image file‘）;
t1=uint8（imread（strcat（PathName1FileName1）））;
load table;
%table = table（1:3401:464）;
%table = I1;
[mn~]=size（t1）;
label = zeros（mn）;
prob = zeros（size（t1））;
out = zeros（size（table））;
for i=1:m
    for j=1:n
        if out（ij）==0
            tmp = find（table == table（ij））;
            if（sum（t1（tmp）==0）>sum（t1（tmp）~=0））
                label（tmp） = 0;
            else
                label（tmp） = 1;
            end
%             prob（tmp:） = repmat（mean（prob（tmp:））sum（table（:） == table（ij））1）;
            out（tmp） = 1;
        end
    end
end
% prob = reshape（prob[mnsize（unary3）]）;
imagesc（label）;
imwrite（mat2gray（label）‘adjust.bmp‘）;
colormap gray

end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        820  2017-04-19 17:19  评价标准\adjust.m

     文件       5731  2017-04-19 17:19  评价标准\assessment.m

     文件        407  2017-04-19 17:19  评价标准\Change_Detection_Kappa.m

     文件       1077  2017-04-19 17:19  评价标准\erroranalysis.m

     文件        423  2017-04-19 17:19  评价标准\Kappa.m

     目录          0  2017-04-19 17:19  评价标准

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