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提出了一种基于LUV颜色空间的彩色图像量化算法.运用PGF技术对原始图像进行平滑,在去噪的同时保持图像的边缘和细节;将PGF滤波系数作为先验的权重信息传递给矢量量化部分;利用凝聚聚类对多余颜色进行合并.结果显示,本文算法在主观评价和量化误差上明显优于经典的K均值聚类算法.
图像颜色矢量量化算法
【摘 要】
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提出了一种基于LUV颜色空间的彩色图像量化算法.运用PGF技术对原始图像进行平滑,在去噪的同时保持图像的边缘和细节;将PGF滤波系数作为先验的权重信息传递给矢量量化部分;利用凝聚聚类对多余颜色进行合并.结果显示,本文算法在主观评价和量化误差上明显优于经典的K均值聚类算法.
【机 构】
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北京邮电大学电信工程学院
【出 处】
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北京邮电大学学报
【发表日期】
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2007年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60462001）
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