聚类分析在彩色图像量化中的应用

摘要：

聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要研究方向.它在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用.迄今为止,人们已经提出了许多用于彩色图像量化的聚类算法.在以往的算法中,由于普遍存在着对初始聚类中心选取的盲目性或极端性,故使重建图像的整体层次与局部细节之间的矛盾未得到较好的解决.该文以SCA[6]算法为基础,给出了一种基于最大频度与类内最小距离最大相结合的初始聚类中心优选法--SCAMMD聚类算法.实验表明:该算法能较大幅度地减少图像量化后的均方差以及颜色失真度,量化效果比SCA和其它一些聚类量化算法有显著的提高.

关键词：聚类分析、图像量化、图像处理、颜色直方图

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金990582;华南理工大学校科研和教改项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：88-89，132