Описаны методики сравнительного анализа супервизорных критериев оценки качества сегментации изображений. Приведены результаты сравнительного анализа ряда супервизорных критериев качества сегментации изображений (FOM, Хаусдорфа (Hausdorff distance), Баддели (Baddeley's distance), DKu, RMS, RI, GCE, VI), полученные с использованием изображений из базы университета Беркли. На их основе сделан обоснованный вывод о том, что для оценки качества алгоритмов сегментации изображений целесообразно использовать критерии Dku, GCE, RI RMS. Приведена методика сравнения алгоритмов сегментации изображений и результаты сравнения ряда алгоритмов сегментации изображений (Кенни (Canny), log, zerrocross, Превита (prewitt), Робертса (roberts), JSEG-алгоритм). Ключевые слова: сегментация изображения, оценка качества сегментации, супервизорные критерии.
