《表2 运行时间比较：基于混沌飞蛾扑火优化的膝盖MRI分割算法》

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《基于混沌飞蛾扑火优化的膝盖MRI分割算法》

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表1显示了原始膝盖MRI图像2a和2b（小腿前、后侧MRI图）分别在4种不同算法处理下先后经单、二、三和四阈值分割处理后得到的图像最大阈值熵值．如表1所示，4种算法对应的单、二阈值分割的KSW值几乎完全相同，但三、四阈值分割KSW值则彼此间有一定的差值；由于KSW值越大对应的图像熵越大，所以针对同种阈值分割，较其他3种算法，CMFO对应的阈值熵最大，所以该方法能够较好地解决MFO易陷入局部最优的问题．表2显示了原始膝盖MRI图像2a和2b分别在4种不同算法处理下先后经单、二、三和四阈值分割处理所需的运行时间．如表2所示，针对同种算法，运行时间随着阈值数目的增加也不断增大；针对同一阈值分割，CMFO算法对应的运行时间在4种算法中最短．