几种图像色彩量化方法的分析比较

第２２卷第５期　２０ｏ２年５月　文章编号：１００１—９０８１（２Ｏ０２）Ｏ５—００８６—０３　计算机应用　ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　Ｖ０１．２２．Ｎｏ　５　Ｍａｙ，２００２　几种图像色彩量化方法的分析比较　吕建平，黄英　（西安邮电学院计算机系，陕西西安７１００６１）　摘要：介绍了目前常用的几种图像色彩量化方法，并对其性能进行了分析比较，着重阐述了改　进的中住切割算法的思想与具体实施。　关键词：图像；色彩量化；彩色分类　中图分类号：ＴＰ３９１．４１　文献标识码：Ａ　值在图像中不具有足够的代表性而不被选中，使得例如绿色　草原中一朵小红花的红色点着色不正确。这种方法思想简　ｌ　引言　通常用扫描仪扫输入的图像是真彩色（２４位），而　Ｗｉｎｄｏｘ．ｓ环境的调色板为２５６色（８位），这时就遇到了一个转　换阿题。转换过程通常包括　下几个步骤：　１）寻找一个合适的２５６色目标调色板；　２）将ＲＧＢ象素重新映射到目标调色板上　洁、算法规整、存储量大，但是由于某些颜色出现频度低而被　丢失，使图像显示失真，效果不够理想。　２　３中位切割算法　中位切害４算法简称中分法，试图选择一个色彩均衡的集　合来表示图像，其基本思想是：将图像的彩色空间用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，每　一其中如何寻拄一个合适的目标调色板，使原始图像的色　彩同结果图像的色彩最为近似是问题的关键，其结果直接影　响到输出的结果图像。如果刚开始采样点的颜色就不正确，　那么接下来的一切运算，包括学习、模板建立等更不能正确，　上述寻拄目标调色板的过程称为色彩量化。　根轴都量化为０到２５５，０对应于黑，２５５对应于亮度最大。　这样把色彩空间立方体分成Ｋ个包含相等数量色素的长方　体，可采用每个立方体的中心点，代表了该立方体所有颜色　值。具体做法是：每次将立方体外围不包含象素的无用部分　切除，并沿其最长边做一中位切割，即按此边上所有值的有序　２常用的色彩量化方法　２　１统一量化方法　表里取中值切割　原一个立方体变成了两个包含等量象素的　小立方体，如此重复进行，直到色彩空间被分成Ｋ个包含大　致相同色素的长方体为止，每个长方体的中心点就是一个调　色板颜色的最佳位置。在立方体的点密集区域，将有更多的　该方法对彩色空闻进行划分，挑选出一组红蓝绿成分均　匀分布的色彩表颜色。最简单的表示方法是：首先分离ＲＧＢ　空间，使之在每一维上分成相等的片，用每个原色色彩层的相　交体，产生多种基本原色的代表色，这样可选出一组用途广泛　的颜色。最典型的情况是Ｋ为２５６，显示器有８个位面。考虑　到人眼对不同颜色的敏感度，将空间中的红轴、绿轴各分３个　位面，蓝轴分２个位面，这样红色８种、绿色８种、蓝色４种，　长方体。从而相应的有更多的调色板颜色处于其中，哪儿点　稀少，调色板也稀少，没有哪种颜色会被忽略，且出现更频繁　的颜色将得到优先处理。这种算法考虑到具体图像的色彩分　布，所得到的图像显示层次感丰富，所以较为常用。　２　４改进中位切割法　可组合得到８＊８＊４＝２５６种色彩。　采用统一量化方法　一幅图像选择颜色值通过舍人某些　成分而得到近似表示。这种方法使用颜色固定的调色板，而　不是根据图像内容选择调色板，使得采用色彩表中有限色彩　值与要显示图像色彩无关。由于现实中一幅图片里并不包含　均匀分布的所有颜色．这样，统一量化尽管方法简单、速度快，　但是对实际图像中微妙变化的层欢感不能描述。　２　２频度序到算法　笔者在进行大量实验的基础上，对中位切割法进行了一　些改进。本算法考虑了图像色彩的出现频率　及图像色彩分　量在颜色空间的分布情况，在进行分割长方体时，不是选择长　方体的中点，而是按最太色差排序，选该分量的色彩平均值为　中点来进行分割，分割所得到的调色板ＲＧＢ是该立方体ＲＧＢ　的平均值。该算法所得到的图像效果更好，更清晰，层次感也　更加丰富　额度序列法叉叫多数法。通过扫描图像，统计图像中所　出现的颜色种类数目和每种颜色出现的频度次数，挑选其中　出现频率最高的Ｋ种颜色，其余颜色按最小距离准则映射到　调色板中，即映射到与其撮邻近的一种选定颜色上。统计算　３几种色彩量化性能分析　假设源图像文件有Ｎ个象素，含有Ｄ种不同颜色，Ｋ是设　备可容许的色彩数目，即为色彩表中元素个数，一般有Ｎ＞Ｄ　≥Ｋ且Ｎ＞）Ｋ成立。　３．１统一量化方法　法对彩色数量小的图像可出产生较好的结果，但是该算法存　在一些缺陷，如果图像中一般小亮点只覆盖几个象素，此颜色　收稿日期：２６０１　１１－２６　统一量化方法中，由于色彩表设置是固定的Ｋ种代表色　作者简介：吕建平（１９５７一），男，山西兴县人，教授，主要研究方向：＾工智能；黄荚（１９７５一），女，陕西西安＾，硕士研究生，主要研究方向　图像识别　维普资讯 http://www.cqvip.com

第５期　吕建平等：几种图像色彩量化方法的分析比较　８７　彩，与具体图像的色彩无关。要将Ｄ种色彩图像在可显示Ｋ　及色差的计算。第一次需０（Ｎ）计算时间，第二次需０（Ｎ／２）　种色彩的设备上显示，算法执行主要是将原图像中Ｎ个象素　映射到色彩表上的耗费，其所需时间为０（Ｎ）　尽管这种算法　不需要多少辅助空间，时间耗费较小，但由于未考虑到具体图　像的色彩特征，图像色彩量化的质量不好，不宜采用。　３　２频度序列法　频度序列法需要统计源文件中的颜色种类Ｄ和各种色　彩出现频度数字，因此，所需存贮空间是０（Ｄ）。从源文件的　Ｎ个象素中，统计出现颜色种类至少需要对源图像文件进行　一遍扫描，需０（Ｎ）的执行时间。在Ｄ种色彩中挑选Ｋ个出　现频率高的色彩，需０（ＤＫ）的时间，从源图像文件到目标图　像文件映射需０（Ｍ（）时间，所以频度序列法总的时间复杂度　为０（Ｎ＋ＤＫ＋ＮＫ）。显然，这种算法实现思想简洁，而要求辅　助空间为源图像象素目Ｄ的函数，辅助存储容量太，而显示　质量与源图像数据分布有关联。常常出现一幅图像某些关键　色彩由于出现额率小而被丢失的现象．使得图像显示失真太　太．效果不够理想。　３．３中位切割法　中位切割法包含建立色彩表和源图像文件跌射。建立色　彩表分为以下两步：　第一、应求出各色出现额度，需要辅助空间Ｏ（Ｄ）。在扫　描源图像的Ｎ个象素点中，找出含有的Ｄ种色彩，并置人各　种色彩频度计数．至少需要０（Ｎ）执行时间，而在此过程中可　完成对这Ｄ种色彩值按下标排序，　便陕速分割。　第二、中位切割法需要把色彩空间分割成Ｋ个包含太致　相等数量象素的长方体，　便建立色彩表。分割的立方体初　值为整个色彩空间，个数为１，先分成两个各含有Ｎ／２个象素　点的长方体。　设最终耍把空间分成Ｋ个长方体，记Ｋ＝２ｐ，则需进行Ｐ　趟分割。每趟需查色彩额度表，则需０（Ｄ）计算时间。　第ｉ趟中共有　个点，相当于总共要对￡　Ｉ１个结点进　１　】　行操作，　圭：　＝（１—２Ｐ）／（１—２）＝２　２　即对太约Ｋ（＝２Ｐ）个结点操作，每个点都要在色彩表中Ｄ　个元素中查找，故建立色彩表共需要０（ＤＫ）执行时间。实际　上对Ｋ个长方体的Ｋ种代表色的选择可用均值法或其他方　法实现，这个时间可忽略不计。　从源图像文件到目标图像文件的映射，要将Ｎ个象素扫　描一遍，并查找长度为Ｋ的色彩表，以确定第ｉ个象素的代表　值，所以映射需要Ｏ（ＮＫ）时间。　３．４改进的中位切割法　改进的中位切割法同样需要辅助空间０（Ｄ）。扫描源图　像的Ｎ个象素点，找出含有的Ｄ种色彩，并置人各种颜色频　度计数，至少需要Ｏ（Ｎ）执行时间。　改进的中位切割法需要进行色彩平均值和色差的计算，　并据此进行分割，以便建立色彩表。分割的立方体初值为１，　先分为２个长方体。最终要把空间分成Ｋ个长方体，则需要　Ｋ一１趟分割。每趟需要查色彩频度表，则需０（Ｄ）计算时间。　实际上分Ｋ个长方体时，都要进行两个新子空间色彩平均值　第三次需０（Ｎ／４），……，第Ｋ一１次需０（　／２　２），其中２㈠　≤Ｎ，共计Ｎ＋Ｎ／２＋Ｎ／４＋　…＋ｈ／２　～＝２（Ｎ一（】／２）　一　）≤　２Ｎ。而每个点都要在色彩表中Ｄ个元素中查找，故需０（ＤＮ）　时间。　从源图像文件到目标图像文件映射，要计算颜色距离，对　每一个点要计算Ｋ次所以同样需Ｏ（ｈＸ）时间。　从下面的分析可　得出结论，改进的中位切割算法对多　幅图的量化较好，虽然算法的复杂程度加大，但随着计算机运　算速度的太幅度提高，改进的中位切割算法仍不失为一种优　秀的量化方法。　表】几种图像色彩量化方法的比鞍　改进的中位切割算法的具体实施　４　１算法分析　定义色彩元素ｃ（Ｒ、Ｇ、Ｂ），Ｒ、Ｇ、Ｂ为色彩元素Ｃ的红、　绿、蓝三色分量。定义Ｄ（　，Ｃｎ）为颜色Ｇｎ，Ｃｎ的之间的距　：　离，该距离越小，说明两种颜色越接近。本文就用该理论来寻　找目标调色板。　∑　∑　Ｄ（　‘，　）＝　（　一　）　十　（　一　）　＋　（ｃ柚一　）　定义色彩集台Ｃ｛ｃ０，ｃ１．ｃ２，…，ｃｎ｝为原始图像的色彩集　合，其中ｃｎ为色彩元素。　定义额率集台Ｐ｛Ｈ），Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐｎ｝为Ｃ的色彩元素出现　的频率集台。　　一Ｌ　定义系数：　ｒｃ＝　定义目标色彩集台Ｋ　Ｋｏ，Ｋｌ，Ｋ２，…，如５５ｌ　定义色彩元素Ｃｍ到色彩集台Ｋ的颜色最小距离为：　Ｄｅｃ（Ｃｍ，Ｋ）＝Ｍｈ￣（Ｄ（Ｃｍ，Ｅ））　＝０，１，２，…，２５５　丘∈Ｋ　由于集合Ｃ元素数目为有限的，显然必存在一个色彩集　台Ｋ　１；ｏ，ＫＬ，Ｋ２，…，　ｆ，使　ＰｉＤｃｃ．（　，Ｋ），（　∈Ｃ）为　最小，就是说源图像的色彩同色彩集台Ｋ最为接近，Ｋ就是目　标调色板。　那么如何生成色彩集台Ｋ呢？如果色彩集台Ｃ的颜色　数目小于２５６，则原始图像的色彩集合即为目标色彩集台。　如果色彩集合Ｃ的颜色数目太于２５６，则在色彩集台Ｃ中计　４：　∑　维普资讯 http://www.cqvip.com

计算机应用　算ＲＣＢ分量的色彩平均值ＲｐＧｐＢｐ及色差ＲｑＣ－，ｑＢ，ｔ。　＝２Ｏ０２点　对该空间内的颜色进行排序；　４）ｆｆ（ａｉｖｎｕｍ　２５６）ｔ￣ｎ转５）　ｅｌｓｅ转６）；　∑　・＝ｏ　ｉ　０　＝∑．ｏ／Ｃ￣　Ｌ；Ｏ　：∑　・＝０　５）找出ＤＩＶ［０］到ＤＩＶ［ｄｉ协Ⅱｎ一１］之间ｒ出　衄最大者　ＤＷ　Ｅｍ］；以ＤＩＶＥｍ］．础［ＤｌＶ［ｍ］．ｒｇｌ￣ｌ：ｃｒ，］为界将该空间化为　两个颜色空间ＤＩＶ［ｍ］及ＤＩＶ　Ｅａｉｖｎｕｒｎ］；分别计算及排序这两　个新的颜色空间，其余空间不变。ｄｉｖｎ￣ｍ加１。转４）；　６）将Ｄｗ０；到Ⅲｖ【２５５］的ＲＣＢ值作为调色板颜色值；　７）分男　计算原始囝像各彩色与调色板各彩色之间的距　离；选择距离最小者作为该原始彩色在调色板内的编号，填人　ＩＩＦ￣；　Ｒ　＝∑（ＰｉＣ　一　）　＾　＝∑（　』＝０　一印）　Ｂ　＝　（　ｃ　一印）　在选择色彩色差最大的颜色分量排序，设此分量为Ｘ｛ｔｌ、　Ｇ、Ｂ｝。色差最大的Ｍ．恤，选择ｘ的色彩平均值为中点，将色　彩集合ｃ分为ｃ０．ｃ１，然后分别计算ｃ０，ｃ１的色彩平均值　Ｒｐ０．ｃｐ０，Ｂｐ０　Ｒｐｌ，ｃｐ１，Ｂｐｌ，及色差Ｒｑｏ，ＣｑＯ，Ｂｑ０，Ｒｑ１，ｃ，ｑ１．　Ｂｑｌ，分别求出色差最大的分量ＭＡｘ瑚，ＭＡ）　，选择．￣４ｙ－．ｘ最　８）利用ＲＥＧ将原始囝像各点转换为其调色板编号，可以　直接显示或以某种图像格式存盘；　９）结束。　Ａ大的色集作分割　得到ｃｏ．ｃ１，　，这样循环作为颜色分割，直　到将整个颜色空间分成２５６个小的颜色空间为止，用每个颜　色空问的颜色平均值作为目标调色板，可得到令人满意的囝　像效果　４　２算法实现　下面简单描述一下算法。　颜色空间的数据结构用ｃ＋＋语言描述为：　ＢｔＥｏｃｔ【　０５结束语　囝像彩色分类是地囝计算机自动输入中的一个瓶颈Ｊ可　题，也是地理信息系统应用研究领域中的一个前沿课题。但　是由于地囝印尉及扫描议输入的误差，即使是原车属于同一　颜色的象素在被扫描仪输人后，其颜色特征值也会有所不同，　／，红、绿、蓝的平均值　／／色差最大的颜色　／，最大的色差　ｉｎｔ　ｒ　【３】：　ｉｎｔ　ｒ　ｏｒ．　】呻ｇ　ｒｇｂｎ￣；　ｌＩ）ＩＶ【２５６】　ｃｈ＆ｒ　ＲＥｃ【２５６】、　ｄｌ＆ｒ　这就给颜色的区分工作造成了许多不必要的麻烦．因此需要　对彩色地图进行彩色分类处理　完善的色彩量化方法是实现　图像彩色分类．降低地图自动输入识别复杂性的重要的基础　性工作。　参考文献　［１】官小玉用槊群方法进行颤色选择【Ｊｌ计算机世界月刊，１９９４．　（１）：２５　算法步骤：　１）扫描整幅图像，统计颜色总数ｎｕｍｂｅｒ，及各颜色出现　频率计人数组ＲＥｃ；　２）ｆｆ（ｎⅢｎｂｅｒ＜２５６）ｔｈｅｎ将ｎｕⅡ　口中颜色之值作为调色　【２】周孝宽实用微机图像处理【Ｍ　Ｊ．北京：北京航空航天大学出版　杜．１９９４　【３】／ｍｄｒｅ￣ｄ，ＢｒｏｗｎｅＭ　Ａ　ｌｍｏｇｅ　Ｐｉ￣ｅ［ｃｌ咖击ｃ日　０ｕ０ｎⅢ６　唧　板数据值，把原始囝像的颜色值填人调色板，并将原始图像彩　色的对应色板号填人眦数组，转８），ｅｌｓｅ转３）；　Ａ　ｙｓｉ穹【Ｊ】Ｐ眦町ｎ　Ｒｅｅａ　ｄｅｎ　Ｌ　．Ｉ嘲．（１１）：５２—５８　ｃ。ｌ０ｒ　ｄ　呻：　ｌＢ】［ｃ］，［９８８　２１９　［４１　Ｇ肌ｍ皿Ｍ，ｎ　且ｔ｝Ｉ　盯ｗ　Ａ　Ｓｉｒａｐ［ｅ眦ｄ　０ｃｂ　ｕｕａｎ　碰ｍ【＾］Ｐｍｅｅｅｄｉｎｇ￣０ｆ　０Ｇ　Ｉｎ【　—３）初始化数组ＤＷ；只有一个元素；ｄｉｖｎｕｍ＝１；计算ＤＷ　０］的－哪ｂ盯，ｒｇ　Ⅱｎ　ｒｇｂ；按最大咖ｔⅡｎ的ｒｇｌ：：，ｅＮｏｒ为关键词　（上接第７１酉）　价对（ｍ，　）进行分析，有　＝Ｆ／ｉｒｄ（４）不等于　＝　存储块中删除。　２３Ｏ　等价类是：对应多路开关存储块中无等价对。　（６），　用Ｕｎ／ｏ　（４，６）将两树合为一树　将等价对（４，６）从多路开关　６结论　本文针对电力系统结线分析问题，提出从并查集的角度　研究开关状态变化弓ｌ起系统结线变化这一动态过程。将电力　系统结线中的元件作为并查集中的元素　将电力系统结线中　的闭合开关作为等价对，将电力系统结线分析中的结点与等　价类对应，当电力系统结线中的开关状态发生变化时，我们认　为是增加或减少了一个等价对　在开关状态发生变化时，我　剖４　们只对该开关两端的元件所在的结点进行处理，将计算量缩　小到子集范围内　参考文献　【１］殷人昆，陶涌雷，谢若阳，等数据结构【Ｍ＿北京：请华大学出　版社，１９９９　等价类Ｓ　：对应多路开关存储块中无等价对；　等价类是：对应多路开关存储块中无等价对。　２）３号开关由断开到闭合　此操作等同于增加一个等价对（３，４），由于　（３）＝　［２１西安变通大学．电力系统工程基础［Ｍ］北京：电力￣２＇ｌｋ出版　社，１９８６　（４），将等价对（３　４）添加到与结点３对应的多路开关存　储块中。　等价类ｓ　：对应多路开关存储块中有等价对（３，４）；　［３】朱文东、剌广一、于尔铿，等．电力网络局部拓扑的快速算法　［Ｊ］．电同技术．１９９６，２０（３）：３０—３３