《表2 4种算法的运算性能Table 2 Run time of the performances of four algorithms》

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《基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法》

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由图7、图8可以看出，本文算法在高斯噪声下的图像分割错误率控制在了10%以下。在含有椒盐噪声图像的分割效果下，对比其他3种方法，本文有极大的效果提升，错误率也在其他算法的一半以下，所以验证了本文提出的聚类分割算法在MRI处理上的优秀性能。通过表2也可以看出，在相同的样本条件下，本文算法在时间复杂度上要优于其他3种算法。尤其与GMM进行对比，结果表明使用梯度法的确比使用EM算法更高效。