【摘 要】
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针对K-means聚类算法在彩色图像颜色量化问题中对初始条件依赖性较强而易陷入局部最优的缺点,以及传统智能优化算法在寻优时只考虑了种群层内个体的相互竞争而忽略种群层间相
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项(2017IB014);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(13YJCZH060)~~
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针对K-means聚类算法在彩色图像颜色量化问题中对初始条件依赖性较强而易陷入局部最优的缺点,以及传统智能优化算法在寻优时只考虑了种群层内个体的相互竞争而忽略种群层间相互协作的问题,提出了一种基于K-means的金字塔结构演化策略(PES)彩色图像量化算法。首先,将K-means聚类算法中的聚类损失函数作为新算法的适应度函数;其次,运用PES对色彩进行种群初始化、分层、探索、加速以及聚类等操作;最后,利用新算法对4幅标准彩色测试图像进行不同色彩量化级的量化。实验结果表明,所提算法能够改善K-means聚类
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