江汉大学学报(自然科学版) ›› 2012, Vol. 40 ›› Issue (5): 53-55.

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基于K-means算法的RGB图像色彩聚类

韩海   

  1. 江汉大学数学与计算机科学学院,湖北武汉430056
  • 收稿日期:2012-06-25 出版日期:2012-10-20 发布日期:2013-11-07
  • 作者简介:韩海(1968—),男,副教授,研究方向:图像处理和模式识别
  • 基金资助:
    武汉市科技局科技计划项目(20110699189-14

Color Clustering on RGB Images Based on K-means Algorithm

HAN Hai   

  1. School of Mathematics and Computer Science,Jianghan University,Wuhan 430056,Hubei,China
  • Received:2012-06-25 Online:2012-10-20 Published:2013-11-07

摘要: 给出了一个利用K-means算法进行迭代聚类,并以聚类结果建立彩色图像调色板的算法。该算法在统计图像中各种颜色的RGB组合值出现次数的基础上,以聚类得到的256种颜色建立调色板,从而将BMP格式图像转换成GIF格式。实验表明,这种转换的色彩失真较小。

关键词: 聚类, 调色板, K-means算法, 色彩失真

Abstract: Gives a algorithm which uses K-means algorithm to iterate and cluster, and uses the clustering results to build up color image palette. The algorithm based on the statistic of the appearing times of all colors RGB combination value, uses the 256 color from cluster to build up palette, and tranforms the BMP format-pattern into GIF formate. The experiments show that the transform has less color distortion.

Key words: clustering, palette, K-means algorithm, color distortion

中图分类号: