《表4 图1(b) 332～335行、813～819列的调制值》

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《改进K-means聚类与Otsu算法的光栅投影轮廓有效点自动提取方法》

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表2与表3分别是不同方法在同一区域的划分结果，表3通过人工选取阈值，获得最佳结果，具有较大可信度。而表2是使用传统K-means算法划分结果，由传统K-means算法的Step5可知，划分结果为边界点S2区域才可能再次判定是否为目标点，划分结果为背景点S1的区域不会再划分。理想情况下，表2与表3的划分结果一致，由表2、表3对比可知，传统K-means算法划分结果存在一定局限性，会把部分目标点误划为背景点。选取图1（b）的332～335行、813～819列，该区域的划分结果是背景点，而在图3（a）中该区域是目标点，其调制值如表4所示。选取图1（a）中真正的背景区域329～332行、223～229列的调制值，如表5所示。