[cs229] k-means 图像压缩

最新推荐文章于 2024-10-22 05:00:00 发布

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分类专栏：算法机器学习文章标签：算法 k-means 压缩

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本文介绍了一种使用K-means算法进行图像压缩的方法。通过减少RGB颜色表示的数量，从24位降至16种颜色，实现了有损图像压缩。文章展示了压缩前后图像的对比，并提供了MATLAB代码。

k-means 算法因为简单易实现，所以有许多应用。其中一个有意思是应用于有损图像压缩。其核心思想是通过聚类将颜色表示数量减少。例如，传统RGB，每个通道0~255(8 bits)，则可以表示16777216 (24 bits)种颜色，通过聚类可以减少到16种颜色。下面以此为例，比较一下原始图像与压缩图像。

迭代次数 50 次，聚类数目 16。
图像来源：http://cs229.stanford.edu/ps/ps3/mandrill-large.tiff

可见颜色减少了很多，图像变得没那么细腻了。

原始图像：

压缩图像：
压缩图像(16 cluster)

matlab 代码如下：

A = double(imread('mandrill-large.tiff'));
[M, N, V] = size(A);

% Training param
numIter = 50;  % 迭代次数
K = 16;        % 聚类数
m = M*N;       % 样本数

% reshape to X, y
y = 1 : M*N;            % 聚类结果
X = reshape(A, M*N, V); % 样本

% Init centroids (choose 16 sample randomly).
cen = X(randperm(M*N, K), :);

% k-means 迭代
for t = 1:numIter
    % 为每个样本选择一个质心。
    for i = 1:m
        y(i) = nearest(X(i,:), cen);  % 最近的质心（欧式距离，请自定义）
    end
    % 更新所有质心。
    for j = 1:K
       cluster = X(y == j, :);
       cen(j,:) =  sum(cluster, 1) / size(cluster, 1);
    end
end

% 聚类量化
Z = X;
for i = 1:m
    Z(i, :) = cen(y(i), :);
end

B = reshape(Z, M, N, V);
imshow(uint8(round(B)));
figure();
imshow(uint8(round(A)));