聚类分析在彩色图像量化中的应用

聚类分析是数据挖掘领域中的一个重要研究方向。它在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有着广泛的应用。迄今为止,人们已经提出了许多用于彩色图像量化的聚类算法。在以往的算法中,由于普遍存在着对初始聚类中心选取的盲目性或极端性,故使重建图像的整体层次与局部细节之间的矛盾未得到较好的解决。该文以SCA犤6犦算法为基础,给出了一种基于最大频度与类内最小距离最大相结合的初始聚类中心优选法———SCAMMD聚类算法。实验表明:该算法能较大幅度地减少图像量化后的均方差以及颜色失真度,量化效果比SCA和其它一些聚类量化算法有显著的提高。