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使用快速 K 均值算法的颜色量化使用快速 K 均值算法的颜色量化 Hideo Kasuga 工程学院,信州大学,长野,日本 380-8553 Hiroaki Yamamoto 和 Masayuki Okamoto 工程学院,信州大学,长野,日本 380 -8553 概要 许多彩色图像使用 24 位作为颜色信息。 然而,这种颜色数量并不总是必要的。 在本文中,提出了一种将全色图像从大约 1700 万色量化到 256 色的算法。 计算量化颜色以使平方量化误差的总和最小化。 为了量化彩色图像,提出了快速K-means算法。 该算法将 K 个集群分类为组。 这些组用于减少计算次数和执行时间。 当 K 很大时,快速 K-means 算法是有效的。 结果表明,对于 K = 256,执行时间不到 K-means 算法的四分之一。 :copyright: 2000 Scripta Technica, Syst Comp Jpn, 31(8): 33 40, 2000 关键词:颜色量化; 聚类; K-均值算法; 快速 K 均值算法。 1. 简介 在显示性能有限的时候,经常会检查颜色量化问题。 在使用查找
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