《表1 各算法对应的IOU指标》

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《融合谱聚类和多特征的遥感图像分割》

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表1为图1中第1到第6张实验图，基于颜色特征ncut算法、基于纹理特征ncut算法、fcm算法、fcm＿s1算法和文本算法的分割精度IOU指标对比。表2为图1中第1到第6张实验图分别基于颜色特征ncut算法、基于纹理特征ncut算法、fcm算法、fcm＿s1算法和文本算法的假阳性率对比。从图1和表1、表2可以看出，本文提出的方法比传统只考虑单一特征的方法，在分割精度上有了明显提升，有较好的分割效果。同时采用超像素算法作预分割，减少了算法运行时间。实验还表明本文提出的方法不仅在遥感图像中适用，在自然风光图像中也有较好的分割效果。