【摘 要】
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用K-means算法量化彩色图象能够取得很好的视觉效果,但由于初始聚类中心选取的任意性,导致迭代次数过多,运行时间过长.本文提出的色彩量化算法在吸取K-means算法的迭代思想的
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用K-means算法量化彩色图象能够取得很好的视觉效果,但由于初始聚类中心选取的任意性,导致迭代次数过多,运行时间过长.本文提出的色彩量化算法在吸取K-means算法的迭代思想的基础上,借鉴统计学原理,选取出现频率最高且在色彩空间相互之间距离大于某一阈值的一组颜色作为初始聚类中心.这样既保留了输入图象的主颜色,又尽可能多地表达更加丰富的颜色.实验表明在有效保证量化后图象的质量的同时,该算法能使运行效率得到明显地改进.
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