西北大学学报（自然科学版）
西北大學學報（自然科學版）
서북대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NORTHWEST UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
3期
351-354
,共4页
彩色图像量化%K-均值聚类%粒子群优化
綵色圖像量化%K-均值聚類%粒子群優化
채색도상양화%K-균치취류%입자군우화
目的 利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题.方法 针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化.结果 实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果.结论 新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足.
目的 利用粒子群優化算法和K-均值方法研究綵色圖像的量化問題.方法 針對K-均值聚類量化算法對初始值比較敏感,易陷入跼部極小值從而使得算法得不到全跼最優解,為跼部搜索算法,以及粒子群優化算法是一種全跼尋優方法的特徵,把K-均值聚類方法和粒子群優化算法結閤起來,將K-均值聚類方法中的聚類函數作為粒子群優化算法中的粒子適應度函數,對綵色圖像進行聚類量化.結果 實驗錶明新算法在峰值信譟比和均方根誤差評判準則下可以得到更好的量化結果.結論 新方法有效地剋服瞭K-均值聚類方法和粒子群優化算法的不足.
목적 이용입자군우화산법화K-균치방법연구채색도상적양화문제.방법 침대K-균치취류양화산법대초시치비교민감,역함입국부겁소치종이사득산법득불도전국최우해,위국부수색산법,이급입자군우화산법시일충전국심우방법적특정,파K-균치취류방법화입자군우화산법결합기래,장K-균치취류방법중적취류함수작위입자군우화산법중적입자괄응도함수,대채색도상진행취류양화.결과 실험표명신산법재봉치신조비화균방근오차평판준칙하가이득도경호적양화결과.결론 신방법유효지극복료K-균치취류방법화입자군우화산법적불족.
