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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间长的问题,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。