《表2 本文方法与其他算法分割结果的性能评估Tab.2 The performance evaluation of this paper》

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《一种改进超像素融合的图像分割方法》


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从以上指标可以得出，PRI越高，VOI，BDE越小，则分割结果的性能越好.本文分割方法与Normalized cut（Ncut）[6]，Mean Shift[22]，Ultrametric Contour Maps（UCM）[23]，Segmentation by Aggregating Superpixels（SAS）[24]，SLIC-DBSCN算法以及PO算法的量化比较如表2所示，其中文献[6]、[22]、[23]、[24]的性能量化数据来自于文献[2]，实验数据集采用BSD.

图表编号XD0026341100    严禁用于非法目的
绘制时间2018.10.25
作者余洪山、张文豪、杨振耕、李松松、万琴、林安平
绘制单位湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学深圳研究院、湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学深圳研究院、湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室、湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
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