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2013-05-23 12:21
求翻译：In order to analyze the segmentation results, we compared our improved K-means clustering algorithm for image segmentation with Canny edge detection, Otsu, level set segmentation, EM clustering segmentation algorithm and traditional K-means clustering segmentation algorithm. Experimental results showed that: using the 是什么意思？ 待解决
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In order to analyze the segmentation results, we compared our improved K-means clustering algorithm for image segmentation with Canny edge detection, Otsu, level set segmentation, EM clustering segmentation algorithm and traditional K-means clustering segmentation algorithm. Experimental results showed that: using the
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
为了分析分割结果，我们我们的使图象分割的被改进的K手段算法成群与谨慎的边缘检测、大津、水平集合分割，使分割算法成群的EM使成群的分割算法比较和传统K手段。实验结果显示了那：使用谨慎的边缘检测，结果在复杂背景中将得到很多假边缘。使用大津算法，双象得到了以下分割大范围。
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2013-05-23 12:24:58
为了分析分割结果，我们比较我们被改进的K意味使成群的算法为图象分割以谨慎的边缘检测，大津，水平集合分割， EM使成群的分割算法和传统K意味使成群的分割算法。 实验性结果显示了那： 使用谨慎的边缘检测，结果在复杂背景中将得到很多冒充边缘。 使用大津算法，双象得到了在之下分割大范围。 水平集合分割和鱼的EM使成群的分割不是完全的。 使用被改进的K意味使成群的算法，目标图象是更加完全的 (看见。 14).
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2013-05-23 12:26:38
为了分析的分割结果，我们比较我们改进的 K-均值聚类算法的 Otsu Canny 边缘检测与图像分割，水平集分割，EM 聚类分割算法和传统的 K-均值聚类分割算法。实验结果表明： 利用 Canny 边缘检测，结果将会获得大量的伪边缘复杂背景中。分裂图象利用 Otsu 算法，得到了大面积的欠切分。水平集分割和 EM 聚类分割的鱼是不完整的。使用改进的 K-均值聚类算法，对目标图像是更完整的情况下 （见图 14）。
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2013-05-23 12:28:18
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