Day 19 - K-means 演算法應用：影像壓縮

概述

在前面的文章中，我們介紹了 K-means 演算法。這個演算法可以應用於許多不同的領域，其中一個簡單而實用的應用是向量量化。K-means 演算法能夠以精簡的方式表示較大的資料群集，藉此可利用群集中心點來代表與其相似的樣本，這一特性使得 K-means 可以有效地應用於影像壓縮。

K-means 演算法在影像壓縮中的應用步驟

K-means 演算法在影像壓縮中的應用通常包含以下幾個步驟：

1. 圖像轉換

   • 首先，將原始影像轉換為數字形式，通常是將彩色影像轉換為 RGB 或灰度值矩陣。

2. 構建數據集

   • 接著，將影像中的每個像素視為數據集中的個別數據點，每個數據點代表影像中的一個像素。

3. K-means 聚類

   • 應用 K-means 演算法，將影像像素分為 K 個聚類（Clustering），其中 K 通常是一個較小的數字。這樣影像中的像素會被分組為 K 個顏色簇。

4. 代表色選擇

   • 對於每個聚類，選擇一個代表色（通常是該聚類的中心點）來表示該聚類中的所有像素。

5. 重新構建影像

   • 最後，將原始影像中的每個像素替換為其所屬聚類的代表色，從而實現對影像的壓縮。

優點與應用場景

K-means 演算法在影像壓縮中具有以下幾個優點及應用場景：

• 簡單有效：K-means 演算法易於理解和實現，特別適用於大規模影像數據的壓縮。
• 可調參數：K-means 演算法中的 K 值是可調的，可以根據具體需求調整壓縮後影像的質量和大小。
• 節省空間：通過減少顏色數量，K-means 演算法能夠顯著減少影像的存儲空間。

K-means 演算法在影像壓縮中有著廣泛的應用，特別是在網路傳輸和存儲領域。通過將影像轉換為僅包含少量代表色的形式，可以有效地減少影像的大小，從而節省帶寬和存儲空間。