Как кластеризовать цветовое пространство?

http://en.wikipedia.org/wiki/Mean-shift http://leptonica.com/color-quantization.html

И я бы смотрел в сторону квантования, а не строгой кластеризации, тк во втором случае есть шанс получить разные палитры для одинаковых картинок.

1. Прочитал, что такое Mean-shift. Что там за ядро K(xi-x)? Я так понял - этот метод нужен для выделения «максимумов» функции?

2. Color-quantization я и собирался поначалу использовать.
Но, вероятно, буду кластеризовать пространство по сложной метрике, \rho (dx,dy,dR,dG,gB).

На обработку картинки 200x300, думаю, уйдет меньше сотой доли секунды на 2.8 МГц-машине.

http://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_(statistics)

Скорее мод функции распределения плотности вероятности. А вокруг мод собираются кластера - был вопрос в формализации «стягивать к центру кластера» - алгоритм mean-shift предоставляет и нахождение центров и условия стягивания к ним.

Если всё это кажется вам слишком сложным - попробуйте алгоритм к-средних, с вашими начальными кластерами.

Часто есть смысл уйти от RGB к Lab или, чтоб быстрее к YCbCr.

картами кохена, медлено но верно

> На обработку картинки 200x300, думаю, уйдет меньше сотой доли секунды на 2.8 МГц-машине.

Ты килограммы и граммы так же не различаешь?