Java プログラミングでは、カラーの量子化は画像または GIF ファイルのカラー パレットを最適化する際に重要な役割を果たします。このプロセスには、元の画像の視覚的に受け入れられる表現を維持しながら色数を減らすことが含まれます。
問題点:
提供されたコードは、色を減らすのに非効率的であるようです。効果的に。 256 色を超える画像を 256 色に減色すると、赤が青に変わるなど、顕著なエラーが発生します。これは、アルゴリズムが画像内の重要な色を識別して保持するのに苦労していることを示唆しています。
推奨アルゴリズム:
実装例:
Java でのメディアン カット アルゴリズムの実装例を次に示します。
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.awt.image.BufferedImage; public class MedianCutQuantizer { public static void quantize(BufferedImage image, int colors) { int[] pixels = image.getRGB(0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), null, 0, image.getWidth()); Arrays.sort(pixels); // Sort pixels by red, green, and blue channel values // Create a binary tree representation of the color space TreeNode root = new TreeNode(pixels); // Recursively divide the color space and create the palette TreeNode[] palette = new TreeNode[colors]; for (int i = 0; i < colors; i++) { palette[i] = root; root = divide(root); } // Replace pixels with their corresponding palette colors for (int i = 0; i < pixels.length; i++) { pixels[i] = getClosestColor(pixels[i], palette); } image.setRGB(0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), pixels, 0, image.getWidth()); } private static TreeNode divide(TreeNode node) { // Find the median color value int median = node.getMedianValue(); // Create two new nodes, one for each half of the color range TreeNode left = new TreeNode(); TreeNode right = new TreeNode(); // Divide the pixels into two halves for (int i = node.start; i < node.end; i++) { if (node.pixels[i] <= median) { left.addPixel(node.pixels[i]); } else { right.addPixel(node.pixels[i]); } } return left.count > right.count ? left : right; } private static int getClosestColor(int pixel, TreeNode[] palette) { int minDistance = Integer.MAX_VALUE; int closestColor = 0; for (TreeNode node : palette) { int distance = getDistance(pixel, node.getAverageValue()); if (distance < minDistance) { minDistance = distance; closestColor = node.getAverageValue(); } } return closestColor; } // Utility methods private static int getDistance(int color1, int color2) { int r1 = (color1 >> 16) & 0xFF; int g1 = (color1 >> 8) & 0xFF; int b1 = color1 & 0xFF; int r2 = (color2 >> 16) & 0xFF; int g2 = (color2 >> 8) & 0xFF; int b2 = color2 & 0xFF; return (r1 - r2) * (r1 - r2) + (g1 - g2) * (g1 - g2) + (b1 - b2) * (b1 - b2); } private static class TreeNode { int start; int end; int count; int[] pixels; Integer averageValue; public TreeNode() { this(new int[0], 0, 0); } public TreeNode(int[] pixels, int start, int end) { this.pixels = pixels; this.start = start; this.end = end; count = end - start; } public int getMedianValue() { return pixels[(start + end) / 2]; } public int getAverageValue() { if (averageValue == null) { int r = 0; int g = 0; int b = 0; for (int i = start; i < end; i++) { int pixel = pixels[i]; r += (pixel >> 16) & 0xFF; g += (pixel >> 8) & 0xFF; b += pixel & 0xFF; } averageValue = (r / count) << 16 | (g / count) << 8 | b / count; } return averageValue; } public void addPixel(int pixel) { int[] newPixels = new int[pixels.length + 1]; System.arraycopy(pixels, start, newPixels, start, end); newPixels[end] = pixel; pixels = newPixels; end++; count = end - start; averageValue = null; } } }
この実装または他の同様のアルゴリズムを使用すると、色の量子化を大幅に改善できますJava アプリケーションでプロセスを実行し、画像の色を 256 以下に減色しても、視覚的に許容できる結果が得られます。
以上がカラー量子化用に提供されている Java コードが、特に 256 色を超える画像を 256 色に減色する場合に効果的に減色するのに苦労し、次のような顕著なエラーが発生するのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。