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用文中提到的经典分水岭方法相比,我们的方法在性能上有显著的提升。尤其是在自然图像的分割任务上,我们的方法取得了非常好的效果。我们的方法能够更准确地识别图像中的不同物体,并且能够更好地处理复杂的场景。这使得我们的方法在各种实际应用中都能够发挥出色的作用。因此,我们的方法在图像分割领域具有重要的研究和应用价值。