私はmatlabに機械学習アルゴリズムを実装していて、人間の目の色の範囲を調べていましたが、人間の目は約17,000色しか認識できないと知らされましたが、画像の場合は約256^3色です。 。matlabまたはその他の方法で画像を量子化するための最良の方法は何ですか。また、機械学習の副次的な質問として、ビットマップとjpegのどちらを使用するのが良いですか？
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JPEGは不可逆形式です。入力データがまだJPEGでない場合は、使用しないでください。その場合でも、それ以上のアーティファクトの導入を避けるために、データを再圧縮しないでください。
色の量子化のための非常に単純でありながら一般的な方法は、k-meansアルゴリズムです。Matlabで見つけることができます。これは良い出発点です。しかし、最近の研究には幅広いパラダイムと方法があります。
于 2012-04-29T14:18:31.777 に答える
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色の量子化が人間の知覚を何らかの形で模倣することを目的としている場合は、sRGB空間から、LABのようなよりバイオインスパイアードなものに移行することをお勧めします。ここで、Lは全体の輝度、Aは赤緑の色のペア、Bは黄青を表します。LABを使用すると、「照明不変」の色の量子化を最初に行うことができます。Web上には多数のRGB2Lab変換コードがあります。次に、白黒をエンコードする場合を除いて、Lチャネルを完全に破棄します。
最後に、17000色の数の主張は無意味です。男性は7色を知覚します：赤紫ピンクオレンジ黄緑青。
于 2012-04-29T21:21:18.193 に答える
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K-Meansクラスタリング（Matlab）を使用した減色。
于 2013-07-07T22:00:31.290 に答える