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    文件類型: .rar
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    發布日期: 2021-05-12
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 評價標準??matlab??OA??

資源簡介

利用不同樣本選擇方法進行變化檢測實驗的結果的好壞是通過與對應的精標準圖像——GroundTruth進行相似度衡量而得到的。 總體分類精度OA（Overall Accuracy）是指正確分類的像素點數與總的像素點數的比值，是一種常用的衡量變化檢測結果的指標， Kappa系數是一種能更加精確衡量分類準確度的參數，能較好的反映出兩者的一致性，

資源截圖

代碼片段和文件信息 

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


?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????820??2017-04-19?17:19??評價標準\adjust.m

?????文件???????5731??2017-04-19?17:19??評價標準\assessment.m

?????文件????????407??2017-04-19?17:19??評價標準\Change_Detection_Kappa.m

?????文件???????1077??2017-04-19?17:19??評價標準\erroranalysis.m

?????文件????????423??2017-04-19?17:19??評價標準\Kappa.m

?????目錄??????????0??2017-04-19?17:19??評價標準

-----------?---------??----------?-----??----

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