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首页> 外文会议>International Conference on Inventive Computation Technologies >Color image quantization using Gaussian Particle Swarm Optimization(CIQ-GPSO)
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Color image quantization using Gaussian Particle Swarm Optimization(CIQ-GPSO)

机译：使用高斯粒子群优化算法（CIQ-GPSO）进行彩色图像量化

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This article proposes a color image quantization algorithm based on Gaussian Particle Swarm Optimization (GPSO). PSO is a population-based optimization algorithm modeled after the simulation of social behavior of swarms to find near-optimal solutions. The algorithm randomly initializes each particle in the swarm to contain K centroids (i.e. color triplets). The K-means clustering algorithm is then applied on each particle to refine the chosen centroids at user specified probability. Each pixel is assigned to the cluster with the closest centroid. Next the Gaussian PSO is applied to update the centroids obtained using the K-means clustering. For performance analysis the proposed algorithm is tested on standard images in the literature and experimental result shows that the Gaussian PSO based quantization method improves image quality significantly compared to conventional PSO based approach.
机译：本文提出了一种基于高斯粒子群优化算法（GPSO）的彩色图像量化算法。 PSO是一种基于人口的优化算法，在对群体的社会行为进行仿真之后建模，以找到接近最优的解决方案。该算法会随机初始化群集中的每个粒子以包含K个质心（即三色组）。然后，将K均值聚类算法应用于每个粒子，以用户指定的概率细化所选质心。每个像素都分配给具有最接近质心的聚类。接下来，应用高斯PSO更新使用K均值聚类获得的质心。为了进行性能分析，在文献中对标准图像进行了测试，实验结果表明，与传统的基于PSO的方法相比，基于高斯PSO的量化方法可以显着提高图像质量。

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