讲一下量化压缩与量化补偿吧
在进行色彩格式转换的时候，经常会遇到色彩量化位数的改变，比如说从 24bit RGB888 到 16bit RGB565 的色彩转换。所谓量化压缩与量化补偿都是我个人所提出的概念，现说明如下。
量化压缩，举例：
24bit RGB888 -> 16bit RGB565 的转换
24ibt RGB888 R7 R6 R5 R4 R3 R2 R1 R0 G7 G6 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B0
16bit RGB656 R7 R6 R5 R4 R3 G7 G6 G5 G4 G3 G2 B7 B6 B5 B4 B3
量化位数从8bit到5bit或6bit，取原8bit的高位，量化上做了压缩，却损失了精度。
量化补偿，举例：
16bit RGB565 -> 24bit RGB888 的转换
16bit RGB656 R4 R3 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0
24ibt RGB888 R4 R3 R2 R1 R0 0 0 0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 0 0 B4 B3 B2 B1 B0 0 0 0
24ibt RGB888 R4 R3 R2 R1 R0 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0 B2 B1 B0
说明：第二行的 24bit RGB888 数据为转换后，未进行补偿的数据，在精度上会有损失
第三行的 24bit RGB888 数据为经过量化补偿的数据，对低位做了量化补偿
可以很容易的证明，这样的补偿方法是一种合理的线性补偿。补偿的原理很简单，大家仔细想一下就明白了，因此不再详细说明。
总结一下：
量化压缩的方法：三个字取高位
量化补偿的方法：
1. 将原数据填充至高位
2. 对于低位，用原始数据的低位进行补偿
3. 如果仍然有未填充的位，继续使用原始数据的低位进行循环补偿
解释一下循环补偿的概念：
8bit RGB332 -> 24bit RGB888 的转换
8bit RGB332 R2 R1 R0 G2 G1 G0 B1 B0
24bit RGB888 R2 R1 R0 0 0 0 0 0 G2 G1 G0 0 0 0 0 0 B1 B0 0 0 0 0 0 0
24bit RGB888 R2 R1 R0 0 0 R2 R1 R0 G2 G1 G0 0 0 G2 G1 G0 B1 B0 0 0 0 0 B1 B0
24bit RGB888 R2 R1 R0 R1 R0 R2 R1 R0 G2 G1 G0 G1 G0 G2 G1 G0 B1 B0 0 0 B1 B0 B1 B0
24bit RGB888 R2 R1 R0 R1 R0 R2 R1 R0 G2 G1 G0 G1 G0 G2 G1 G0 B1 B0 B1 B0 B1 B0 B1 B0
看了这个，应该明白则么回事了吧，其中B分量，进行了四轮的补偿，达到要求。
量化补偿的必要性，从直觉上讲，我所提出的这种补偿方法是正确的（因为我并没有严格的去证明），进行这样的补偿，在做色彩各式转换的时候，能够明显的改善色彩效果，减少精度上的损失。
对256色调色板模式的认识和应用，顺便讲一下这个，因为量化压缩和量化补偿刚好可以应用到调色板模式下。大家都知道，很早以前就有人提过出256色的标准调色板的概念（有的人又称之为抖动调色板或者万能调色板），其实这样的调色板并不神秘。256色中，一个像素点用8bit表示，那么如果采用 8bit RGB332 的格式，一切问题都可以想通，并且可以进行很好的处理了。对于每个 RGB332 的颜色，都可以使用量化补偿的做法，将其转换为 24bit RGB888 的颜色格式，然后将其设置为调色板即可。这样，实质上是将256色调色板模式，转换为了 8bit RGB332 的像素格式。这样的调色板方式，更加利于某些方面的处理，比如调色板匹配、Alpha混合等。由于采用了这样的方法，一个像素点的颜色值，与其实际的RGB颜色值，可以很方便的通过量化补偿的方法转换出来，然后就可以对各个颜色分量进行计算，计算完毕，再使用量化压缩的方法，就可以生成最终需要的颜色值。而所谓的调色板匹配的问题，当然也更加好解决了。关键是要把问题想通，把握事物的本质，才能找到简单而优美的解决问题的方法。
以前我对标准调色板的认识也存在很多错误，导致在分析和解决问题上，没有能找到最好的方法。网上也有许多人写过有关256色模式下 Alpha Blending 的文章，但是都存在许多认识上的不足，导致最后给出的算法时间和空间的复杂度都太大。我也有过一篇有关256色Alpha混合的文章，但限于当时对事物的认知能力，因此现在看来以前的许多文章是惨不忍睹。大家都在进步，以后有机会再将新的认识写成文章，同大家分享。
今天就说到这儿吧。
RockCarry
2007-7-3
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