【摘 要】
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针对K-Means色彩量化方法在运行时间上过于冗长的问题,提出一种用平均误差向量加速的色彩量化方法。首先,随机生成K种色彩作为初始的调色盘,用该调色盘对欲量化的图像进行一
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61561025);江西省教育厅科技计划项目(No.9232306638)
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针对K-Means色彩量化方法在运行时间上过于冗长的问题,提出一种用平均误差向量加速的色彩量化方法。首先,随机生成K种色彩作为初始的调色盘,用该调色盘对欲量化的图像进行一次量化。其次,根据量化后的版本,计算其每个颜色分量的量化误差,获得平均误差向量。然后,用该平均误差向量对调色盘进行更新,获得另一更优的调色盘。最后,通过若干次迭代运算,获得最终收敛的调色盘,并用该调色盘进行最后的色彩量化。实验结果表明,该加速算法能对K-Means量化方法平均加速70-150倍,同时,原有K-Means方法的量化效果还得到了保持。
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