基于改进K-均值聚类的快速分形图像编码算法

摘要：

将先进的K-均值聚类理论引入到分形图像编码领域,是目前国际学术界的研究热点之一.本文全面分析了K-均值聚类的初始聚类中心选取问题,给出了基于均值一标准差的初始聚类中心选取新方案,并据此提出了一种新的快速分形图像编码算法.仿真实验表明,本文所提出的快速分形图像编码算法是一种高效的图像压缩方法,不仅其压缩效果明显优于传统K_均值聚类分形图像压缩方案,而且具有较短的编码时间.同时,该算法还具有较强的通用性与适应性(传统K-均值分形编码方法对于纹理图像压缩效果较差,而本文算法的压缩效果却较理想).

关键词：图像压缩、分形编码、K-均值聚类、初始聚类中心

所属期刊栏目：35

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省自然科学基金20032100;国家重点实验室基金0503;辽宁省大连市科技计划2006J23JH020;江苏省重点实验室南京邮电大学项目ZK205014;江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州大学开放课题基金KJS0602

在线出版日期：2008-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：219-222