《表4 平均结构相似性(MSSIM)的比较》

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《基于像元相互关系的FCM聚类分割算法》

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从图7～9可看出，对于工件缺陷图像，在2%椒盐噪声、5%椒盐噪声和混合噪声的干扰下，前3种算法均出现了不同程度的噪声点，导致分割效果一般。相比较前3种算法，本文算法取得了相对较好的分割效果，且算法具有一定的抗噪性。同时，通过表3～5的数据比较，本文算法在SA、MSSIM两个评价指标均具有一定优势，正确率得到了一定的提高，漏检率与误检率有所下降。这是由于本文算法采用数据场建立了背景分布均匀的图像数据场，均衡了图像背景灰度分布，有效地考虑了各像元间的相互作用，且利用图像数据场势心确定了FCM算法的初始聚类中心，从而使得最终分割结果更合理。