O presente artigo descreve o desenvolvimento de um índice para avaliar quantitativamente resultados gerados por algoritmos segmentadores, tomando-se por base o Índice para Avaliação de Segmentação (IAVAS). As variáveis componentes do novo índice, denominado IAVAS mod , tiveram seus valores obtidos com a aplicação do método empírico de discrepância, que é dependente da existência de uma imagem de referência. Sobre essa imagem, também chamada segmentação-referência, efetua-se a comparação numérica relativa (em percentagem) dos resultados produzidos pelos valores de limiares aplicados ao algoritmo segmentador. A avaliação quantitativa dos resultados da segmentação envolve os seguintes parâmetros: número de polígonos, distância entre centroides, diferença em área, diferença em perímetro e faixa de coincidência. Métodos de avaliação quantitativa apresentam resultados mais consistentes em análises envolvendo segmentações, eliminando a subjetividade do analista, que ocorre quando se aplicam métodos qualitativos para a aceitação ou rejeição de valores de limiares.
This paper describes the development of an index for the quantitative assessment of segmentation algorithms, considering the Index for Segmentation Assessment (IAVAS) as a basis. The composing variables for the new index, called IAVAS mod , were acquired by applying the discrepancy empirical method, which depends on an existing reference image. Over this imagery, also called reference map, numeric comparisons (in percent) are carried out in order to compare distinct threshold values used by the segmentation algorithm. The following parameters were used to compose the new index: number of polygons, distance between centroids, differences in area, differences in perimeter and, coinciding buffers around polygons. Quantitative assessments are more robust than qualitative ones for they eliminate the analyst’s subjectiveness in rejecting or accepting threshold values.
