《表2 样本3加入不同等级高斯噪声各算法分割的误分率》

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《基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷分割》

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从表2、表3可以看出，本文方法对噪声的鲁棒性好。样本3随着噪声增加迅速增长，标准FCM和GMM的MCR由4%上升到11%，对噪声十分敏感。上述方法相比，在加入0均值，0.01方差高斯噪声后，本文的方法其误分率仅为1.48%，噪声抑制结果明显好于其它两种方法。其在视觉上可以观测到FCM和GMM方法在分割后，有很多的残余噪声。本文的方法随着噪声的方差的增加，分割性能指标优势更明显，在分别加入0.01方差、0.02方差、0.03方差后，MCR依旧相差不大，方别为1.48%、2.39%和3.45%，而准确度依旧较高。样本4的分割结果也验证了该效果，可以说明的是：本文的方法在抗噪声方面有着良好的表现，对噪声有很好的鲁棒性，相比于标准FCM和GMM分割效果更好。