《表2 分割交并比IoU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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从图8～11可以看出，本文算法对比聚类算法、H-minima标记的分水岭算法和Otsu类间距最大距离分割方法在图像细节的分割效果上具有一定优势。采用算法平均分割时间和分割交并比，精确度和召回率对几种算法进行量化比较，结果如表1～3所示。本文算法平均分割时间为2.63 ms，对比基于H-minima标记的分水岭[14]、k均值聚类[15]、Otsu分割方法分别提升3.86 ms，2.88 ms，5.64 ms。如表2所示分割交并比IoU平均为96.42%，比其他算法平均值高出12.65%，2.77%和3.07%。算法平均精确度和平均召回率为0.921和0.922，对比其他算法针对4种图像的分割精确度平均值高出0.081，召回率高出0.088。