基于改进K-means的图片主色提取方法

基于改进K-means的图片主色提取方法

论文摘要

提出了一种基于密度的聚类结果优化方法,利用传统K-means快速高效的特性和基于密度的思想,有效提取图像中的主色,避免了基于密度来定位初始聚类中心导致的运算速度缓慢的缺点,同时避免传统聚类算法无法分析出部分主色的问题.实验结果表明,提出的方法能够很好地提升聚类效果,且最终得到的主色分析结果也更精确.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 传统K-means算法
  • 2 改进K-means算法实现
  •   2.1 颜色空间的选择
  •   2.2 基于密度的初始点选取方法
  •   2.3 基于密度的聚类结果优化方法
  • 3 实验分析
  •   3.1 2维数据仿真分析
  •   3.2 色彩较为相近的图片色度聚类分析
  •   3.3 多色彩图片色度聚类分析
  •   3.4 实验结果分析
  • 4 结论与展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱培恺,刘敬浩

    关键词: 聚类,基于密度,欧氏距离

    来源: 南开大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 天津大学电子信息工程学院

    分类号: TP391.41

    页码: 12-18

    总页数: 7

    文件大小: 2148K

    下载量: 115

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