聚类分析在高保真彩色印刷分色中的应用

聂多木; 王晓红

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研究一种新的基于改进的K均值聚类的高保真彩色印刷分色方法,算法首先将彩色图像通过非线性变换,转换到Lab颜色空间,再利用改进的K均值聚类算法进行色彩学习,最后经过改进的误差分散求取结果.算法优点是利用图像的空间相关信息,使分色结果得到局部优化;同时,由于阈值的引入,可以很好地控制分类精度;最后,通过对误差分散算法的改进,同时保证了分色图像色彩的连续性与差异性.

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来源
《计算机应用》 |2009年第z2期|382-384|共3页
作者
聂多木; 王晓红;
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作者单位

上海理工大学;

上海理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
7色印刷; Lab颜色空间; K均值聚类; 马尔可夫模型; 滤波算法;

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