检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]华东师范大学计算机系
出 处:《计算机科学》2006年第11期154-156,共3页Computer Science
基 金:华东师范大学211重点项目(521B0108)
摘 要:本文在彩色像景织物的图像传统分色基础上,结合数据挖掘中K-means聚类算法的不足之处,提出了一种改进的K-means彩色图像的聚类分析的分色方法和失真度指标,并通过实验对传统分色方法与改进的聚类分色方法的失真度进行比较,表明用该聚类方法具有较小的失真度,能起到与原纹样风格一致的效果。Based on traditional color separation on images of the color woven photograph, and combined with K-means clustering algorithm, the paper presents an improved K-means color separation method of the clustering analysis and the target of the distortion degree of the color image. By comparison with the two color separation methods, we can found that the method of clustering analysis has little distortion degree. So it can be capable of keeping the same effect according with the original one.
关 键 词:彩色像景 聚类分析 K-MEANS算法 数据挖掘
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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