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1、http://www.elecfans.com电子发烧友http://bbs.elecfans.com电子技术论坛颜色对聚类量化算法的效率改进1,21王克刚,耿国华(1西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710069;2安康学院数学系,陕西安康725000)摘要：颜色对聚类量化算法是进行色彩量化的重要方法之一,将二维平面上最接近点[1]对问题推广到三维色彩空间,采用递归与分治策略有效地提高了该方法量化过程中对两个最小误差颜色点的选择效率,颜色对的选择效率为O(nlogn),从而提高利用该方法对色彩进行量化的效率.关键词：聚类量化;颜色点选择;递归;分治中图分类号：T
2、P391.4文献标识码：AEnhancetheefficiencyforpairwiseclusteringofcolorquantization1,22WangkegangGengguohua(1SchoolofInformationScicnceandTechnology,NorthwestUniversity,Xi′an710069;2Mathematicaldepartment,AnkangCollege,Shaanxi725000)Abstract:Colorimagequantizationbypairwiseclusteringisonekindofi
3、mportanttechnologyinthedomainofcolorquantization,extendtheAlgorithmforPlanarClosestPairProblemtothe3DColorSystem,thestrategyofrecursionanddivideandruleenhancedtheselectefficiencytoO(nlogn).Keywords:clustering,colorquantization,select,recursion,divideandrule1.序言在进行数据图像处理的过程中,大多数的数据图像都是以
4、真彩色的格式进行存储,所谓真彩色是指色彩的每一个分量均是以8位二进制长度进行表示,所以真彩色方式所能够表示88824的色彩数为:2×2×2=2种色彩数.基于色彩特征的图像检索是基于内容的图像检索的一个重要研究方面.在进行图像的色彩特征提取时,特征提取和特征匹配算法的计算复杂性以[2]及特征的存储空间都将随着实际颜色数目的增多而非线性膨胀,所以进行色彩量化是基于色彩特征提取方法的一个重要环节.色彩量化方法的效率以及最终的效果是非常重要的.在文献[3]中,具体分析了一些常用色彩量化算法的性能.[2]2.颜色对聚类量化算法2.1颜色对聚类量化算法是由velhoL.等人提出
5、来的.该方法的量化过程分为两个部分:[2]决定量化单元,决定该单元的量化级别.根据该算法的理论,构造该算法的具体过程如下:Step1.计算色彩直方图.Step2.对于色彩集C中的任意两个颜色ci,cj计算量化误差e(ci,cj)Step3.选取在上个步聚中所计算得到的具有最小量化误差e(ci,cj)的两个颜色值,构成颜色类K.Step4.计算颜色类K的的量化级别c.Step5将step3中构成的颜色类K中的颜色用step4中计算得到的量化级别c代替,得到了比原色彩集C少一种颜色的色彩集C'.Step6对于新的色彩集C',重复上述过程,直到得到了符合要求的色彩集.2.
6、2对上述算法的过程分析设原图像的色彩数为n,即初始色彩集C的集合元素个数为n.在上述的颜色对聚类量化算法的实施过程中,Step1的算法效率是O(n),对于Step2和Step3由于要计算n个色彩中的任意两个不同色彩的颜色对ci,cj的量化误差并要找出量化误差中的最小值,由组合原理,共有1http://www.elecfans.com电子发烧友http://bbs.elecfans.com电子技术论坛⎛2⎞2⎜⎜⎟⎟个颜色对.即算法效率为O(n),对于后面的step4,step5其效率都为O(1).⎝n⎠通过上述分析,可见,在进行颜色对聚类量化的过程中,有效提高ste
7、p2,step3的效率是提高该量化方法的关键.3效率改进3.1以RGB为例的色彩几何空间概念在RGB真彩色色彩系统中,每种颜色由三个分量构成,分别g为r(红色分量)，g(绿色分量)，b(蓝色分量),每个分量的取值都为0到255,因此,可用图1表示出该色彩系统的几何空间形式:因此,对于数字图像中的某个色彩点,实际上是该几何空间中r的一个点.在颜色对聚类量化算法中的step2和step3实际上是要找出三维空间中的根据某种度量方法进行度量的最接近距离点对.b色彩的度量方法可以是采用几何欧氏距离进行度量,也可以是根图1[4]据实际的情况而采用的其它度量方法.3.2采用分
