An Effective Color Quantization Method Using Octree-Based Self-Organizing Maps
المؤلفون المشاركون
Kim, Kwang Baek
Park, Hyun Jun
Cha, Eui-Young
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Color quantization is an essential technique in color image processing, which has been continuously researched.
It is often used, in particular, as preprocessing for many applications.
Self-Organizing Map (SOM) color quantization is one of the most effective methods.
However, it is inefficient for obtaining accurate results when it performs quantization with too few colors.
In this paper, we present a more effective color quantization algorithm that reduces the number of colors to a small number by using octree quantization.
This generates more natural results with less difference from the original image.
The proposed method is evaluated by comparing it with well-known quantization methods.
The experimental results show that the proposed method is more effective than other methods when using a small number of colors to quantize the colors.
Also, it takes only 71.73% of the processing time of the conventional SOM method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Park, Hyun Jun& Kim, Kwang Baek& Cha, Eui-Young. 2016. An Effective Color Quantization Method Using Octree-Based Self-Organizing Maps. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099699
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Park, Hyun Jun…[et al.]. An Effective Color Quantization Method Using Octree-Based Self-Organizing Maps. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099699
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Park, Hyun Jun& Kim, Kwang Baek& Cha, Eui-Young. An Effective Color Quantization Method Using Octree-Based Self-Organizing Maps. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099699
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099699
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر