《表3 精确度、召回率对比表》

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《基于形态学及区域合并的分水岭图像分割算法》

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为了验证算法在复杂背景图片中的分割效果，又选取了几幅具有复杂背景的图像进行测试，原始图片13(a）、（b）、（c）来源Berkeley Segmentation Dataset[16]，图14为在Lableme中标记的GT图像。分割结果与基于H-minima标记的分水岭算法、聚类分割和Otsu类间最大距离分割算法进行比较，比较结果如图15～17所示。经验证得出本文分割算法不仅适用于简单背景的常规图片，对具有复杂背景图像也具有较好的分割效果。通过观察轮廓提取结果，分割效果对比形态学标记分水岭分割有明显提升。