最大誤差を最小とするカラー画像のクラスタリング手法  [in Japanese] A Color Image Clustering Method for Minimizing Maximum Distortion  [in Japanese]

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Abstract

クラスタリングの手法はさまざまな分野で応用されており,画像処理においても重要な基礎技術の一つとなっている.一般に,与えられた誤差規範のもとで,誤差の平均値を最小化するクラスタリング手法(平均誤差最小化手法)が広く用いられている.特に,2乗平均誤差最小化クラスタリングは,数学的な取扱も簡単であることから,従来から好んで用いられて来ている.このような平均誤差最小化手法を色空間上でのクラスタリングに適用した場合,出現頻度の低い色が著しく異なった色として再現されることがある得る.これは,出現頻度のより高い色に対応する空間がより細かく分割される代わりに,出現頻度の低い色に対応する空間が粗く分割されてしまうためである.そこで本稿では,l_∞ノルムに基づく誤差の最大値を最小化するクラスタリング手法(最大l_∞誤差最小化手法)を提案し,最大誤差規範のもとでのクラスタリング手法の可能性を検討する.

The clustering method is widely used and in image processing field it is also one of the important fundermental technique.The clustering technique which minimize the mean value of error with a given error criterion is usually used.Especially MSE minirrjizing clustering is often used because of mathematical expression′s easi ness.However when this MSE minimizing technique is applied to clustering in color-space,it sometimes happens to make a color of which occurrence probability is low belong to quite different color cluster.This reason is that the color-space in which the low occurrence probability color belongs is clustered roughly while the color-space in which the high occurrence probability color belongs is clustered finely.In this paper,we discuss the ablability of the clustering which minimize maximum distortion calculated from l_∞ norm and compare it with the conventional MSE clustering.

Journal

  • IEICE technical report. Information theory

    IEICE technical report. Information theory 93(63), 1-5, 1993-05-24

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003197321
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10013083
  • Text Lang
    JPN
  • Data Source
    NII-ELS 
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