将真彩色 RGB 图像转换为索引颜色

Question

我想使用索引调色板将 24 位 RGB 图像（每个通道 8 位）转换为 8 位。

我最初的想法是创建一个数组并简单地计算每种颜色在图像中出现的次数，但我认为如果有大面积的颜色略有变化而占用了所有调色板空间，那将是浪费较小但可能更重要的颜色组。

完成调色板的构建后，我的想法是将每种 RGB 颜色视为 3 维矩阵，并将其点积与调色板中的每个条目进行比较。

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正如您可能看到的，我并不完全了解这些术语，但我希望您明白我的意思:)

我的问题是；有谁能够分享关于如何解决这个问题的见解，或者也许能让我找到在线阅读材料的正确方向？

谢谢！

Answer 1

根据Paul Heckbert 1982 年的论文，流行度算法不如 Median Cut。

有一系列中值切割（空间细分）算法，它们选择不同的标准，例如最小化每个分区中颜色的方差。

使用八叉树进行快速但丑陋的细分。

有 K-Means 和Linde-Buzo-Gray等聚类算法。

一个有趣的奇怪的网络是NeuQuant神经网络。

我仍在努力找出最适合pngquant的方法。