《表4 不同初始区域数N下稀疏尺度集与传统尺度集构建用时对比》

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《全局区域相异度阈值构建稀疏尺度集模型》

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实验影像在d=0.033条件下，不同初始区域数N对应的稀疏尺度集构建用时见表4，其中m=100，理论完整总尺度数为30。当N从500增大到3 000时，稀疏尺度集区域合并的时间从0.318 s迅速增长到9.207 s，尺度属性计算的时间基本不变，RAG边数从2 646增长到17 210。当相邻尺度间合并区域数不变时，总边数的增多加大了在RAG中检索符合条件的邻接区域的难度，区域合并时间迅速增加。由于总尺度数不变，因此尺度属性计算的时间基本不变。与传统尺度集的构建时间对比:总时间上，N取值不同的稀疏尺度集构建速度平均为传统尺度集的3.11倍。由于稀疏尺度集构建总时间中存在基本不变的尺度属性计算时间，当N较小时，稀疏尺度集的区域合并速度优势较大。随着N增大，稀疏尺度集构建速度优势会逐渐缩小，当N足够大时会被传统尺度集反超。但是N=3 000时实验影像的初始分割已经为充分的过分割状态，且实验中d的取值相对保守，因此一般影像分割任务中稀疏尺度集能够明显取得更高的效率。