高速化K-meansクラスタリングを用いたカラー画像の色量子化
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概要
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カラー画像の多くは, 24ビットの色情報を持つ。しかし, そこまでの色情報が必ずしも必要とは限らない。本稿では, 約1667万の色情報を持つフルカラーの画像の色を256程度に量子化するアルゴリズムを提案する。フルカラーの画像を色量子化するにあたっては, 量子化した代表値と実際の画素値の誤差の2乗の和が最小になる様な値を求めた。そのための手法としては, 高速なK-means法を用いた。K-means法におけるK個のクラスタを, クラスタ中心(重心)を元に大まかに分類することにより, 距離計算回数を減らし, 高速化をはかっている。この高速化K-means法は, Kの数が大きい時にとくに効果的で, 本稿で実験したように, K=256といった場合で, 4分の1以下の実行時間になった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-06
著者
-
岡本 正行
信州大学大学院工学系研究科
-
山本 博章
信州大学大学院工学系研究科
-
山本 博章
信州大学工学部
-
岡本 正行
信州大学工学部
-
春日 秀雄
信州大学大学院工学系研究科
-
岡本 正行
信州大学工学系研究科
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