基于KD树和NBS距离的颜色量化算法

• 作者: 侯艳丽
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 图像 量化 中位切割 K均值聚类 KD树
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 66-68
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.02.018

摘要

针对经典K均值聚类算法需要事先给定量化数目和量化时问长的问题,提出一种基于KD树和NBS距离的颜色量化算法.首先用中位切割算法对原始图像进行初始量化,然后依据NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系确定出初始聚类中心,最后利用KD树作为数据结构来运行K均值聚类算法从而实现彩色图像的快速量化.测试实验在不需要事先给定量化数目的前提下,获得了较好的量化结果和较快的量化速度,表明所提算法是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯艳丽	商丘师范学院计算机与信息技术学院	16	38	4.0	5.0