聚类分析在高保真彩色印刷分色中的应用
研究一种新的基于改进的K均值聚类的高保真彩色印刷分色方法,算法首先将彩色图像通过非线性变换,转换到Lab颜色空间,再利用改进的K均值聚类算法进行色彩学习,最后经过改进的误差分散求取结果.算法优点是利用图像的空间相关信息,使分色结果得到局部优化;同时,由于阈值的引入,可以很好地控制分类精度;最后,通过对误差分散算法的改进,同时保证了分色图像色彩的连续性与差异性.
7色印刷、Lab颜色空间、K均值聚类、马尔可夫模型、滤波算法
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2010-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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