Trong phần này chúng ta mô tả theo cách khác, một kỹ thuật để
kết nhóm nhanh hơn trong công việc phân lớp ảnh màu. Trong phương pháp này. Đầu tiên chúng ta lượng tử hoá ảnh màu RGB thành một ảnh xám bằng công thức (4.4) b g r G . I . I . I I =0299 +0587 +0114 (4.4)
Ở đây Ir, Ig, Ib là cường độ sáng của ảnh trong không gian RGB, và IG là cường độ sáng của ảnh xám
Tiếp theo chúng ta sẽ tính toán histogram của ảnh xám. Sử dụng giá trị đỉnh “peak” của histogram, ảnh sẽđược chọn ngưỡng từ hai giá trị peak±b của ảnh nhị phân, ở đây b là một số nguyên nhỏ. Trong
ứng dụng này nó được chọn bằng 5, tuy nhiên điều này có thể thay
đổi để phù hợp cho từng kết cấu ảnh, và nó được thực hiện trong giai
đoạn tạo dữ liệu chuẩn. Vấn đề này sẽ loại bỏ hai giá trị lớn nhất của các pixel có cùng mức xám từ giá trị ngưỡng chọn được xem vùng đó như là một bóng đổ hay màu nền
Trong khi đặt hai giá trị ngưỡng cho ảnh ta sẽ gặp một vài lỗi có cường độ sáng hay tối. Khi chọn ngưỡng lỗi màu sáng và một vài lỗi nhỏ có thể xuất hiện lỗi trong vùng nền. Bằng cách xem hai giá trị
ngưỡng của ảnh theo thuật toán dilation và erosion ở mục 2.3 các lỗi sáng và tối này sẽ được xác định. Tuy nhiên kỹ thuật này không phân biệt được chính xác ranh giới của các màu khác nhau như trong kỹ
Một lần nữa chúng ta thực hiện phép làm nhẵn bề mặt theo
đường hình học cho ảnh, điều này sẽ bỏ sót hai nhóm có kết cấu thay
đổi theo vùng nền hay bóng đổ mà chúng ta coi đó như một lớp màu
Đây là cách để đánh giá lỗi mà ngõ vào của ảnh được xấp xỉ dựa trên tính chất thay đổi của kết cấu trong một vài loại màu. Điều này rất hiệu quả nó cho phép chúng ta thực hiện phân đoạn nhiều màu sắc trong không gian màu