基于KD树和NBS距离的颜色量化算法

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.

关键词：图像、量化、中位切割、K均值聚类、KD树

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅基础与前沿技术研究项目102300410257;河南省科技厅科技攻关研究项目112102210210;河南省科技厅自然科学基金研究项目112300410301

在线出版日期：2012-04-27（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：66-68