将RGB图像转换为索引图像
统一量化 - 如果您指定托
, 然后RGB2IND.
使用均匀量化转换图像。均匀量化将RGB颜色立方体切成较小的长度托
。例如,如果指定a托
0.1,然后立方体的边缘是RGB立方体的十分之一。小立方体的总数是:
T =(楼层(1 / tol)+1)^ 3
每个立方体代表输出图像中的单个颜色。所以,T.
是Colormap的最大长度。RGB2IND.
删除任何未出现在输入图像中的颜色,因此实际的Colormap可以小于T.
。
最小方差量化 - 如果指定问:
, 然后RGB2IND.
使用最小方差量化。最小方差量化将RGB颜色立方体切割成不同尺寸的较小框(不一定立方体),具体取决于颜色如何分布在图像中。如果输入图像实际上使用比指定的号码更少,则输出ColorMap也更小。
逆colormap - 如果指定输入Colormap镜片
, 然后RGB2IND.
使用ColorMap Mapping。逆ColorMap算法将指定的Colormap量化为每个颜色分量的32个不同的电平。然后,对于输入图像中的每个像素,找到量化的Colormap中的最接近的颜色。
[1]斯宾塞W. Thomas,“有效逆色地图计算”,图形宝石II,(ed。詹姆斯arvo),学术出版社:波士顿。1991.(包括源代码)