论文部分内容阅读
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。