Документация

Квантование

Уменьшение количества цветов в изображении включает квантование. Функция rgb2ind использует квантование как часть его алгоритма сокращения цвета. rgb2ind поддерживает два метода квантования: равномерное квантование и минимальное отклонение квантования.

Важным термином в обсуждениях квантования изображений является цветовой кубик RGB. Цветовой кубик RGB представляет собой трехмерный массив всех цветов, определенных для определенного типа данных. Поскольку изображения RGB в MATLAB могут иметь тип uint8, uint16, или doubleСуществует три возможных определения цветовых кубов. Например, если изображение RGB имеет класс uint8Для каждой цветовой плоскости задано 256 значений (красный, синий и зеленый), а всего их будет 2²⁴ (или 16 777 216) цвета, заданные цветовым кубом. Этот цветовой кубик одинаковый для всех uint8 RGB- изображений, независимо от того, какие цвета они на самом деле используют.

The uint8, uint16, и double цветовые кубы все имеют одинаковую область значений цветов. Другими словами, самый яркий красный в uint8 Изображение RGB выглядит так же, как и самое яркое красное в double Изображение RGB. Самое различие, что double Цветовой кубик RGB имеет еще много оттенков красного (и еще много оттенков всех цветов). Следующий рисунок показывает цветовой кубик RGB для uint8 изображение.

Квантование включает деление цветового куба RGB на несколько небольших блоков, а затем отображение всех цветов, которые попадают в каждую коробку, с значением в центре коробки.

Равномерное квантование и квантование минимальных отклонений отличаются подходом, используемым для деления цветового куба RGB. При равномерном квантовании цветовой кубик вырезается в коробки равных размеров (меньшие кубы). При минимальном квантовании отклонения цветовой кубик нарезается коробками (не обязательно кубиками) разных размеров; размеры коробок зависят от того, как цвета распределяются в изображении.

Равномерное квантование.  Для выполнения равномерного квантования вызовите rgb2ind и задайте допуск. Допуск определяет размер кубических коробок, на которые делится цветовой кубик RGB. Допустимая область значений значений допуска - [0,1]. Для примера, если вы задаете допуск 0.1, тогда ребра коробок на одну десятую длину цветового куба RGB и максимальное общее количество коробок на

n = (floor(1/tol)+1)^3

Команды ниже выполняют равномерное квантование с допуском 0,1.

RGB = imread('peppers.png');
[x,map] = rgb2ind(RGB, 0.1);

Следующий рисунок иллюстрирует равномерное квантование uint8 изображение. Для ясности рисунок показывает двумерный срез (или цветовую плоскость) от цветового куба, где красный = 0 и зелёная и синяя область значений от 0 до 255. Фактические значения пикселей обозначаются центрами x.

После разделения цветового куба все пустые коробки выбрасываются наружу. Поэтому для получения цвета для цветовой карты используется только один из блоков. Как показано ранее, максимальная длина карты цветов, созданной равномерным квантованием, может быть предсказана, но карта цветов может быть меньше, чем предсказание, потому что rgb2ind удаляет все цвета, которые не отображаются во входном изображении.

Квантование минимальных отклонений.  Для выполнения квантования минимальных отклонений вызовите rgb2ind и укажите максимальное количество цветов в цветовой карте выходного изображения. Заданное количество определяет количество полей, на которые делится цветовой кубик RGB. Эти команды используют квантование минимального отклонения, чтобы создать индексированное изображение с 185 цветами.

RGB = imread('peppers.png');
[X,map] = rgb2ind(RGB,185);

Квантование минимального отклонения работает путем связи пикселей в группы на основе отклонения между их значениями пикселей. Для примера набор синих пикселей может быть сгруппирован, потому что они имеют небольшое отклонение от центрального пикселя группы.

При квантовании минимальных отклонений рамки, разделяющие цветовой кубик, варьируются в размере и не обязательно заполняют цветовой кубик. Если некоторые области цветового куба не имеют пикселей, в этих областях нет ящиков.

Пока вы устанавливаете количество коробок, n, для использования в rgb2indразмещение определяется алгоритмом, когда он анализирует цветовые данные в вашем изображении. Как только изображение разделено на n оптимально расположенные рамки, пиксели внутри каждого блока преобразуются в пиксельное значение в центре блока, как при равномерном квантовании.

Получившаяся карта цветов обычно имеет количество заданных записей. Это связано с тем, что цветовой кубик разделен так, что каждая область содержит по крайней мере один цвет, который появляется в вход изображении. Если на вход изображении используется меньше цветов, чем количество, которое вы задаете, на выход карте цветов будет меньше n цвета и выходное изображение будут содержать все цвета входа изображения.

Следующий рисунок показывает тот же двумерный срез цветного куба, что и на предыдущем рисунке (демонстрируя равномерное квантование). Одиннадцать блоков были созданы с использованием квантования минимальных отклонений.

Для заданного количества цветов квантование с минимальным отклонением дает лучшие результаты, чем равномерное квантование, потому что оно учитывает фактические данные. Минимальное квантование отклонения выделяет больше записей карты цвета цветам, которые часто появляются в вход изображении. Оно выделяет меньше записей цветам, которые появляются нечасто. В результате точность цветов выше, чем при равномерном квантовании. Для примера, если вход изображение имеет много оттенков зеленого и мало оттенков красного, в выход цветовой карте будет больше зелени, чем красных. Обратите внимание, что расчет для квантования с минимальным отклонением занимает больше времени, чем для равномерного квантования.

Отображение цветовой карты

Если вы задаете фактическую цветовую карту, которая будет использоваться, rgb2ind использует отображение карты цветов (вместо квантования), чтобы найти цвета в указанной карте цветов, которые лучше всего соответствуют цветам в изображении RGB. Этот метод полезен, если вам нужно создать изображения, которые используют фиксированную цветовую карту. Для примера, если вы хотите отобразить несколько индексированных изображений на 8-битном отображении, можно избежать проблем с цветом, сопоставив все они с одной и той же цветовой картой. Отображение карты цвета создает хорошее приближение, если указанная карта цвета имеет цвета, подобные цветам в изображении RGB. Если карта цветов не имеет цветов, аналогичных цветам в изображении RGB, этот метод приводит к плохим результатам.

Этот пример иллюстрирует отображение двух изображений с одной и той же цветовой картой. Карта цветов, используемая для этих двух изображений, создается на лету с помощью функции MATLAB colorcube, которая создает цветовую карту RGB, содержащую заданное количество цветов. (colorcube всегда создает одну и ту же карту цветов для заданного количества цветов.) Поскольку карта цветов включает цвета по всему цветовому кубу RGB, выходные изображения могут разумно аппроксимировать входные изображения.

RGB1 = imread('autumn.tif');
RGB2 = imread('peppers.png');
X1 = rgb2ind(RGB1,colorcube(128));
X2 = rgb2ind(RGB2,colorcube(128));