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兽医影像分析：动物医学图像分割_（12）.图像分割质量评估与优化.docx

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    图像分割质量评估与优化

    在上一节中，我们讨论了动物医学图像分割的基本方法和技术，包括传统的阈值分割、边缘检测、区域生长等方法，以及基于人工智能的深度学习分割技术。在这一节中，我们将深入探讨图像分割的质量评估与优化方法。图像分割的质量直接关系到后续诊断和治疗的准确性，因此，如何评估和优化分割结果是图像处理领域的重要课题。我们将从图像分割质量评估的指标、方法以及优化策略等方面进行详细讲解，并结合实际案例和代码示例来说明这些技术的应用。

    图像分割质量评估指标

    1.像素准确率(PixelAccuracy)

    像素准确率是最直观的评估指标之一，它表示分割结果中

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