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《顏色對聚類量化算法的效率改進(jìn)》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、http://www.elecfans.com電子發(fā)燒友http://bbs.elecfans.com電子技術(shù)論壇顏色對聚類量化算法的效率改進(jìn)1,21王克剛,耿國華(1西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西西安710069;2安康學(xué)院數(shù)學(xué)系,陜西安康725000)摘要：顏色對聚類量化算法是進(jìn)行色彩量化的重要方法之一,將二維平面上最接近點(diǎn)[1]對問題推廣到三維色彩空間,采用遞歸與分治策略有效地提高了該方法量化過程中對兩個(gè)最小誤差顏色點(diǎn)的選擇效率,顏色對的選擇效率為O(nlogn),從而提高利用該方法對色彩進(jìn)行量化的效率.關(guān)鍵詞：聚類量化;顏色點(diǎn)選擇;遞歸;分治中圖分類號：T
2、P391.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AEnhancetheefficiencyforpairwiseclusteringofcolorquantization1,22WangkegangGengguohua(1SchoolofInformationScicnceandTechnology,NorthwestUniversity,Xi′an710069;2Mathematicaldepartment,AnkangCollege,Shaanxi725000)Abstract:Colorimagequantizationbypairwiseclusteringisonekindofi
3、mportanttechnologyinthedomainofcolorquantization,extendtheAlgorithmforPlanarClosestPairProblemtothe3DColorSystem,thestrategyofrecursionanddivideandruleenhancedtheselectefficiencytoO(nlogn).Keywords:clustering,colorquantization,select,recursion,divideandrule1.序言在進(jìn)行數(shù)據(jù)圖像處理的過程中,大多數(shù)的數(shù)據(jù)圖像都是以
4、真彩色的格式進(jìn)行存儲,所謂真彩色是指色彩的每一個(gè)分量均是以8位二進(jìn)制長度進(jìn)行表示,所以真彩色方式所能夠表示88824的色彩數(shù)為:2×2×2=2種色彩數(shù).基于色彩特征的圖像檢索是基于內(nèi)容的圖像檢索的一個(gè)重要研究方面.在進(jìn)行圖像的色彩特征提取時(shí),特征提取和特征匹配算法的計(jì)算復(fù)雜性以[2]及特征的存儲空間都將隨著實(shí)際顏色數(shù)目的增多而非線性膨脹,所以進(jìn)行色彩量化是基于色彩特征提取方法的一個(gè)重要環(huán)節(jié).色彩量化方法的效率以及最終的效果是非常重要的.在文獻(xiàn)[3]中,具體分析了一些常用色彩量化算法的性能.[2]2.顏色對聚類量化算法2.1顏色對聚類量化算法是由velhoL.等人提出
5、來的.該方法的量化過程分為兩個(gè)部分:[2]決定量化單元,決定該單元的量化級別.根據(jù)該算法的理論,構(gòu)造該算法的具體過程如下:Step1.計(jì)算色彩直方圖.Step2.對于色彩集C中的任意兩個(gè)顏色ci,cj計(jì)算量化誤差e(ci,cj)Step3.選取在上個(gè)步聚中所計(jì)算得到的具有最小量化誤差e(ci,cj)的兩個(gè)顏色值,構(gòu)成顏色類K.Step4.計(jì)算顏色類K的的量化級別c.Step5將step3中構(gòu)成的顏色類K中的顏色用step4中計(jì)算得到的量化級別c代替,得到了比原色彩集C少一種顏色的色彩集C'.Step6對于新的色彩集C',重復(fù)上述過程,直到得到了符合要求的色彩集.2.
6、2對上述算法的過程分析設(shè)原圖像的色彩數(shù)為n,即初始色彩集C的集合元素個(gè)數(shù)為n.在上述的顏色對聚類量化算法的實(shí)施過程中,Step1的算法效率是O(n),對于Step2和Step3由于要計(jì)算n個(gè)色彩中的任意兩個(gè)不同色彩的顏色對ci,cj的量化誤差并要找出量化誤差中的最小值,由組合原理,共有1http://www.elecfans.com電子發(fā)燒友http://bbs.elecfans.com電子技術(shù)論壇?2?2????個(gè)顏色對.即算法效率為O(n),對于后面的step4,step5其效率都為O(1).?n?通過上述分析,可見,在進(jìn)行顏色對聚類量化的過程中,有效提高ste
7、p2,step3的效率是提高該量化方法的關(guān)鍵.3效率改進(jìn)3.1以RGB為例的色彩幾何空間概念在RGB真彩色色彩系統(tǒng)中,每種顏色由三個(gè)分量構(gòu)成,分別g為r(紅色分量)，g(綠色分量)，b(藍(lán)色分量),每個(gè)分量的取值都為0到255,因此,可用圖1表示出該色彩系統(tǒng)的幾何空間形式:因此,對于數(shù)字圖像中的某個(gè)色彩點(diǎn),實(shí)際上是該幾何空間中r的一個(gè)點(diǎn).在顏色對聚類量化算法中的step2和step3實(shí)際上是要找出三維空間中的根據(jù)某種度量方法進(jìn)行度量的最接近距離點(diǎn)對.b色彩的度量方法可以是采用幾何歐氏距離進(jìn)行度量,也可以是根圖1[4]據(jù)實(shí)際的情況而采用的其它度量方法.3.2采用分
