El corte mediano es un algoritmo para clasificar datos de un número arbitrario de dimensiones en series de conjuntos cortando recursivamente cada conjunto de datos en el punto mediano a lo largo de la dimensión más larga. El corte medio se utiliza normalmente para la cuantificación del color . Por ejemplo, para reducir una imagen de 64k colores a 256 colores, el corte medio se usa para encontrar 256 colores que coincidan bien con los datos originales. [1]
Implementación de la cuantificación del color.
Supongamos que tenemos una imagen con un número arbitrario de píxeles y queremos generar una paleta de 16 colores. Coloque todos los píxeles de la imagen (es decir, sus valores RGB ) en un cubo . Averigüe qué canal de color (rojo, verde o azul) entre los píxeles del depósito tiene el mayor rango, luego ordene los píxeles de acuerdo con los valores de ese canal. Por ejemplo, si el canal azul tiene el rango más grande, entonces un píxel con un valor RGB de (32, 8, 16) es menor que un píxel con un valor RGB de (1, 2, 24), porque 16 <24. Una vez que se haya ordenado el depósito, mueva la mitad superior de los píxeles a un nuevo depósito. (Este es el paso que le da al algoritmo de corte medio su nombre; los cubos se dividen en dos en la mediana de la lista de píxeles). Repita el proceso en ambos cubos, lo que le da 4 cubos, luego repita en los 4 cubos, dando usted 8 cubos, luego repita en los 8, lo que le da 16 cubos. Promedie los píxeles en cada cubo y tendrá una paleta de 16 colores.
Dado que la cantidad de cubos se duplica con cada iteración, este algoritmo solo puede generar una paleta con una cantidad de colores que sea una potencia de dos . Para generar, digamos, una paleta de 12 colores, primero se puede generar una paleta de 16 colores y fusionar algunos de los colores de alguna manera.
Ver también
Referencias
- ^ Steven Segenchuk (5 de mayo de 1997). "Una descripción general de las técnicas de cuantificación del color" . pag. 4 . Consultado el 24 de abril de 2014 .