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色彩设计的压缩与其协调

大多数彩色图像采集设备及图像处理软1种是洛氏硬度件都采用24位真彩色图像数据结构记录图像信息，即以红（R）、绿（G）、蓝（B）彩色模式记录色彩。其中在数据结构中，R、G、B各用一个字节表示，R、G、B的取值各有 256级，可表达1677万多种颜色。

直接显示和传输这种彩色数字日韩图像，需要24位彩色硬件结构，并占据大量的存储空间。会给某些应用带来数据量大、运行速度慢等问题。尤其是在没有或不能使用24位彩色显示环境的情况下，显示按摩器械24位彩色图像时，如不加以处理，则会造成严重的色彩失真现象。

越来越多的图形界面应用需要简洁清晰的位图图标，位图图标常以256色表示。为此，我们设想利用人眼否则测试的结果将不准确对色彩分辨能力的有限性，采用一个字节共8位的数据结构来显示、存储或传递24位真彩色图像，即建立256色或更少的颜色信息作为索引值，来模拟1677万种颜色，以实现彩色图像的颜色压缩，这就须建立适当的调色板，对图像的色彩数据的表达做转换处理，即用适当数量（一般采用256种）的颜色索引值来填写调色板。

一般来讲，选择一个合适的调色板并非一件很容易的事。为了用256种索引颜色来显示24位真彩色图像中大量的彩色信息，要解决的一个基本问题就是利用人眼对色彩分辨能力的有限性，将相近的多种颜色用一种颜色来取代，从而使颜色的总数得到压缩。

尽管人眼对颜色的分辨力是有限的，但要从1677万多种颜色中选取256种或更少的颜色作为一幅彩色丰富的图像的颜色的替代，仍然是一件十分困难的事情。

压缩彩色图像颜色总数的算法有多种。主要可分为以下3类，一类是依据图像的彩色分布情况来确定调色板；一类是事先将调色板设置好，按照一定的算法将图像的颜色与调色板相匹配，即固定调色板法另一类是利用抖动算法实现图像颜色的压缩。

依据图像的彩色分布情况，来适应设置调色板的方法指的是：表达图像时，所使用的调色板随图像色彩分布的状况而确定。那么每一幅具不同色彩分布的图像都将有自己的不同的调色板。调色板浆泵将依据具体图像的颜色分布情况实时计算获得。

常用的自适应获得调色板的方法为：色彩统计算法和中位切分算法。

色彩统计算法首先对24位彩色图像中所有的色彩做统计分析，由此可得到一个色彩直方图。当我们要把24位真彩色图像表达为采用8位数据结构记录彩色图像信息时，只要建立一个256种颜色的索引表作为调色板即可。取统计结果位于前控制反应慢面的256种颜色作为表达原图像的颜色，并把这256种颜色设置为调色板中的颜色。原图像中其余的颜色用最小距离原则自适应映射到调色板上，即映射到与其最邻近的一种选定的颜色上。

统计算法对色彩数量少的图像可以产生较好的效果。但该算法存在一定的缺陷，例如，如果图像中存在高亮度斑点，这一信息则可能在颜色合并的量化结果中丢失。这是因为高亮度区往往只能覆盖很少像素，它们的颜色很可能不被算法选定。

为了避免这种情况，在实现彩色统计算法时，可强制将颜色模型的8个角（白，红，绿，蓝，黄，品，青，黑）选定为保留色，并记录为调色板的前8个单元的内容，因为绝大多数高亮度点都呈白色。这样将减少算法可能产生的不良结果。

颜色统计算法是较为重要的一种算法。它对彩色图像颜色总数量少的图像可以产生较好的效果。但该算法还是存在很大的缺陷，尽管我们已将8个纯色选定为调色板保留色，但仍然有些比较重要的颜色可能因为覆盖的像素较少而未被调色板选定，导致彩色模式转换过程中丢失一些重要的色彩信息。

在依据图像彩色分布设置调色板的方法中还有一种算法：中位切分算法。

中位切分的基本思想是将图像的色彩五金包装空间用RGB模型来表示。彩色立方体的每一个轴相应于R，G，B三基色之一。每一个轴都量化为0－255，0对应于亮度最小，255对应于亮度最大。

这样，图像中任一彩色，都可以用RGB彩色立方体中的一个点来表示，例如黑色对应于（0 ，0，0），白色对应于（255 ，255，255）。将该立方体切分成256个小立方体，每个小立方体都包含相同的像素。利用这种方法分割彩色空间，在每个小立方体中计算一个点为该立方体所有颜色的代表值，从而将该彩色压缩到256个值。