基于邻域灰度值聚类的图像色彩量化
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作者:
作者单位:

湖南工业大学

作者简介:

肖满生

通讯作者:

中图分类号:

TP391

基金项目:

湖南省自然科学基金;湖南省教育厅基金项目


Image color quantization based on clustering of neighborhood gray level
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    摘要:

    在将图像中的多种颜色或灰度量化成数目较少的颜色或灰度的过程中, 存在着计算过于复杂、量化后图像
    偏差较大等问题, 鉴于此, 提出基于邻域灰度值聚类的图像色彩量化方法. 首先结合邻域像素的灰度和空间信息对像
    素进行一维灰度化; 然后采用基于像素灰度加权系数的改进模糊?? 均值聚类算法对像素进行聚类. 分析和实验表明,
    该方法可以减少量化计算的复杂度, 保持图像的整体层次, 量化后图像偏差较小, 对图像处理具有一定的实用价值.

    Abstract:

    For the main problems appearing in the process of reducing the number of either colors or gray level of the image,
    for example, the computation tends to be too complex and the image deviation tends to be too big, the method of image
    color quantization based on the clustering of neighborhood gray level is proposed. Firstly, the one-dimensional gray level
    expression of pixels is carried out by integrating the space and the gray information of the neighborhood pixels. Then the
    pixels are clustered by using the improved fuzzy ??-means clustering algorithm. The theoretical analysis and the experiment
    show that the proposed method can reduce the complexity of the quantization computation and maintain the overall level
    and the partial details of the image, and the image deviation becomes smaller after the quantization, which has the certain
    practical value to the imagery processing.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

肖满生 吴卫 王宏.基于邻域灰度值聚类的图像色彩量化[J].控制与决策,2013,28(6):935-939

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  • 收稿日期:2012-01-30
  • 最后修改日期:2012-06-16
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  • 在线发布日期: 2013-06-20
  • 出版日期:
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