《表1 不同方法在IRships数据集上的性能比较》

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《基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测》

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为了体现显著区域提取在海面舰船目标分割和检测上的有效性，所提算法与两种典型基于FCM分割的舰船目标检测算法进行比较：基于多特征迭代分割（Iterated Segmentation Based on Multi-feature，ISMF)[19]和空间约束模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Spatial Conseraints，FCMS)[20]。所提方法与ISMF、FCMS在IRships数据集上目标分割的平均准确率、平均召回率、平均F分值及平均执行时间如表1所示，可见本文算法相比ISMF和FCMS算法，准确率和召回率均有明显提升，F分值相比ISMF算法提升约10%，相比FCMS算法提升约25%；在执行时间上，所提算法相比ISMF和FCMS分别提升约27%和87%。通过对平均准确率、平均召回率、平均F分值和平均执行时间的全方面比较，验证了所提算法的有效性。