Chapter 3Graphics and Image Data Re

Chapter 3
Graphics and Image Data Representations
Exercises
1. Briefly explain whyweneed to beable to have less than 24-bit color and whythis makes foraproblem.Generally, what do we need to do to adaptively transform 24-bit color values to 8-bit ones?
Answer:May not be able to handle such large file sizes or not have 24-bit displays.The colors will be somewhat wrong, however.We need to cluster color pixels so as to best use the bits available to be as accurate as possi-ble for the colors in an image. In more detail: variance minimization quantization–vmquant.mMinimum variance quantization allocates more of the available colormap entries to colors thatappear frequently in the input image and allocates fewer entries to colors that appear infre-quently. Therefore if there are for example many reds, as in a red apple, there will be moreresolution in the red part of the color cube. An excellent implementation of this idea is Wu’sColor Quantizer (see Graphics Gems vol. II, pp. 126-133).

Kết quả (Việt) 1:

Chương 3Đồ họa và hình ảnh dữ liệu đại diệnBài tập1. Briefly giải thích whyweneed để beable có ít hơn 24-bit màu sắc và whythis làm cho foraproblem. Nói chung, chúng tôi cần làm để biến đổi một cách điều hợp giá trị 24-bit màu 8-bit cái gì?Trả lời: có thể không có khả năng để xử lý các kích thước lớn gỡ hoặc không có hiển thị 24-bit. Các màu sắc sẽ là một chút sai, Tuy nhiên. Chúng ta cần cụm màu sắc pixel để tốt nhất sử dụng các bit có sẵn để chính xác như n-ble cho màu sắc trong hình ảnh. Thêm chi tiết: phương sai giảm thiểu quantization–vmquant.mMinimum phương sai sự lượng tử hóa phân bổ nhiều mục có sẵn bộ để màu sắc thatappear thường xuyên trong hình ảnh đầu vào và phân bổ ít mục đến màu sắc xuất hiện infre-quently. Do đó nếu có ví dụ rất nhiều màu đỏ, như trong một quả táo đỏ, sẽ có moreresolution trong phần màu đỏ của các khối màu sắc. Việc thực hiện tuyệt vời của ý tưởng này là Wu'sColor XviD (xem đồ họa Gems vol. II, trang 126-133).