《表6 不同算法分割结果的峰值信噪比》

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《正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法》

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选取细胞图、辣椒图、齿轮图3幅灰度图像。对Cell和辣椒图添加均值为0方差为0.05的高斯噪声和概率为10%的椒盐噪声，实验参数α、γ、k分别取0.68、10、7；对齿轮图添加均值为0方差为0.1的高斯噪声和概率为20%的椒盐噪声，实验参数α、γ、k分别取0.68、10、5，进行分割测试。所得结果如图5和表6所示。