26、图像分割与聚类算法的实验研究与创新方法

图像分割与聚类算法的实验研究与创新方法

在当今数据处理需求不断增长的背景下，图像分割和聚类算法在众多领域发挥着关键作用。本文将深入探讨两种不同的算法及其实验结果，一种是增量谱聚类算法，另一种是基于增量 EM 算法的视觉感知分组算法。

增量谱聚类算法实验结果

分割效果评估

在不同场景的图像分割任务中，对三种算法（本文算法、KASP 算法和基于 MST 的聚类算法）进行了比较。具体场景的分割效果如下：
| 场景序号 | 本文算法表现 | KASP 算法表现 | 基于 MST 的聚类算法表现 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 第三场景 | 擅长检测 6 个圆形柱子，表现略优于基于 MST 的算法，两者均优于 KASP 算法 | 表现不如本文算法和基于 MST 的算法 | 表现不如本文算法 |
| 第四场景 | 与 KASP 算法表现相近，KASP 算法略优 | 略优于本文算法 | 部分船体和右上角岩石、天空和海洋被误分为同一感知，表现不佳 |
| 第五场景 | 略优于基于 MST 的算法，两者均优于 KASP 算法 | 对天空过度分割，表现不佳 | 表现不如本文算法 |
| 第六场景 | 与 KASP 算法表现优于基于 MST 的算法 | 与本文算法表现优于基于 MST 的算法 | 表现不如本文算法和 KASP 算法 |
| 最后两个场景 | 三种算法均表现不佳，虽能在一定程度上检测到狗和大象，但感知过度分割 | 三种算法均表现不佳，虽能在一定程度上检测到狗和大象，但感知过度分割 | 三种算法均表现不佳，虽能在一定程度上检测到狗和大象，但感知过度分割 |

总体而言，本文算