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Java でアニメーション GIF の効果的なカラー量子化を実現するにはどうすればよいですか?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonオリジナル
2024-11-28 22:16:131049ブラウズ

How to Achieve Effective Color Quantization for Animated GIFs in Java?

アニメーション GIF の効果的なカラー量子化

Java では、前述の量子化アルゴリズム (http://www.java2s.com にあります) /Code/Java/2D-Graphics-GUI/Anefficientcolorquantizationalgorithm.htm) のようです。 256 色を超える画像では精度が不足します。色の量子化を強化するには、次の代替案を検討してください:

代替アルゴリズム:

  • 中央値カット
  • 人口
  • K 平均法

高速かつ効率的な量子化のアプローチ:

  • に変換15 ビット RGB (またはより良い場合は 5:6:5 スキーム)
  • ヒストグラムを作成してピクセルの出現をカウントします。
  • ヒストグラムを並べ替えてゼロ値を削​​除します。
  • ヒストグラムを並べ替えてピクセル数に基づいて色を降順に並べます.
  • N 色のパレットを作成し、パレットが完成するまでソートされたヒストグラムから一意の色のみを追加します。完了しました。
  • 元の画像の各色をパレット内の最も近い色にマッピングします。
  • カラー マッピング テーブルを使用して画像の色を変更します。

C のサンプル コード:

// Histogram and index arrays
DWORD his[32768];
DWORD idx[32768];

// Recolor mapping table
BYTE recolor[32][32][32];

// Extract 15-bit RGB from 32-bit RGB
cc=((cc>>3)&0x1F)|((cc>>6)&0x3E0)|((cc>>9)&0x7C00);

// Histogram counting
his[cc]++;

// Reorder and sort histogram
for (x=0,y=0;y<32768;y++)
{
    his[x]=his[y];
    idx[x]=idx[y];
    if (his[x]) x++;
}
hists=x;
for (i=1;i;)
    for (i=0,x=0,y=1;y<hists;x++,y++)
        if (his[x]<his[y])
        {
            i=his[x]; his[x]=his[y]; his[y]=i;
            i=idx[x]; idx[x]=idx[y]; idx[y]=i; i=1;
        }

// Create color palette
for (i0=0,x=0;x<hists;x++)
{
    cc=idx[x];
    b= cc     &amp;31;
    g=(cc>> 5)&amp;31;
    r=(cc>>10)&amp;31;
    c0.db[0]=b;
    c0.db[1]=g;
    c0.db[2]=r;
    c0.dd=(c0.dd<<3)&amp;0x00F8F8F8;

    // Find closest color in palette
    int dc=-1; DWORD ii=0;
    for (a=0,i=0;i<i0;i++)
    {
        aa=int(BYTE(c1.db[0]))-int(BYTE(c0.db[0])); if (aa<=0) aa=-aa; a =aa;
        aa=int(BYTE(c1.db[1]))-int(BYTE(c0.db[1])); if (aa<=0) aa=-aa; a+=aa;
        aa=int(BYTE(c1.db[2]))-int(BYTE(c0.db[2])); if (aa<=0) aa=-aa; a+=aa;
        if ((dc<0)||(dc>a)) { dc=a; ii=i; }
    }
    recolor[r][g][b]=ii;
}

// Recolor image using mapping table
pyx [y][x]=lcolor[recolor[r][g][b]];

このアプローチにより、より高速かつ正確な色が提供されます。量子化。使用する具体的なアルゴリズムとパラメーターは、入力画像と望ましい結果に応じて異なる場合があります。

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