平均误差向量加速的K-Means色彩量化方法

摘要

针对K-Means色彩量化方法在运行时间上过于冗长的问题,提出一种用平均误差向量加速的色彩量化方法.随机生成K种色彩作为初始的调色盘,用该调色盘对欲量化的图像进行一次量化.根据量化后的版本,计算其每个颜色分量的量化误差,获得平均误差向量.用该平均误差向量对调色盘进行更新,获得另一更优的调色盘.通过若干次迭代运算,获得最终收敛的调色盘,并用该调色盘进行最后的色彩量化.实验结果表明,该加速算法能对K-Means量化方法平均加速70～150倍,同时,原有K-Means方法的量化效果还得到了保持.