【摘 要】
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摘要：图像分色在纺织和印刷等行业中有着广泛而重要的应用，其目的是用尽量少的颜色来描述一幅彩色图像，使得到的分色图像与原图像尽可能的接近。提出一种基于单遍聚类和K-均值聚类相结合的自适应图像分色算法。该算法首先对原图像颜色进行统计学习，由单遍聚类产生初始调色板，然后根据该调色板对原图像的像素点进行K-均值聚类，产生分色图像。实验结果表明，与单纯K-均值聚类算法相比，该算法能在提高分色图像质量的同时进
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摘要：图像分色在纺织和印刷等行业中有着广泛而重要的应用，其目的是用尽量少的颜色来描述一幅彩色图像，使得到的分色图像与原图像尽可能的接近。提出一种基于单遍聚类和K-均值聚类相结合的自适应图像分色算法。该算法首先对原图像颜色进行统计学习，由单遍聚类产生初始调色板，然后根据该调色板对原图像的像素点进行K-均值聚类，产生分色图像。实验结果表明，与单纯K-均值聚类算法相比，该算法能在提高分色图像质量的同时进一步减少颜色数。
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