28、图像分割与强化学习技术解析

图像分割与强化学习技术解析

在计算机视觉和机器人领域，图像分割和强化学习是两个至关重要的研究方向。图像分割有助于机器人理解周围环境，而强化学习则能让机器人在未知环境中自主学习和决策。下面将详细介绍相关技术及其应用。

图像分割：基于增量 EM 聚类算法

在图像分割任务中，传统的 EM 聚类算法虽然简单且常优于 K - means 等传统聚类算法，但在处理大数据集时可扩展性不佳。为解决这一问题，提出了一种基于集成的快速增量 EM 聚类算法。

阈值对分割结果的影响

实验中对五张测试图像采用不同阈值进行分割，结果如下表所示：
| 阈值 T | 聚类数量 | 分支因子 B |
| ---- | ---- | ---- |
| 0.35 | 4 | 10 |
| 0.30 | 8 | 10 |
| 0.25 | 9 | 10 |

从分割结果可以发现，当阈值变小时，聚类数量增多，感知增多（即过分割），导致稳定的感知分散，过多的聚类会使一些感知难以识别。结合使用较大阈值的结果，表明所提出的阈值选择标准对 BIRCH 树效果良好。

运行时间对比

对该算法使用两组不同参数的运行时间性能进行了测试，并与原始 EM 算法进行了比较，结果如下：
| 方法名称 | 运行时间（秒） |
| ---- | ---- |
| 方程 (12.10) | 92 |
| 方程 (12.11) | 98 |
| EM 算法 | 195 |

从结果可以看出，提出的方法使用两组不同参数消耗的时间相近，且比原始 EM 算法