统一的量化——如果你指定托尔,然后rgb2ind使用统一的量化转换形象。均匀量化削减RGB颜色数据集分解成更小的数据集的长度托尔。例如,如果您指定一个托尔0.1,那么数据集的边缘是十分之一RGB数据集的长度。小方块的总数是:

t =(地板(1 / tol) + 1) ^ 3

每个方块代表一个单一的颜色在输出图像。因此,t的最大长度是colormap。rgb2ind删除任何颜色不出现在输入图像,所以实际colormap可以小于t。

最小方差量化——如果你指定问,然后rgb2ind使用最小方差量子化。最小方差量子化削减RGB颜色数据集分解成更小的箱子大小不一的(不一定是立方体),这取决于图像的颜色分布。如果输入图像实际使用的颜色比指定的数量少,然后输出colormap也较小。

逆Colormap Colormap——如果你指定一个输入inmap,然后rgb2ind使用colormap映射。逆colormap算法对每种颜色组件colormap指定为32个不同的水平。然后,输入图像的每个像素,量化colormap找到最接近的颜色。