位元影像八叉樹演算法

標 題：位元影像八叉樹演算法

時 間：2008/11/08

源 碼：BmpConverter.rar

 

1.位元影像格式
  位元影像檔案主要分為4個部分組成：檔案頭，資訊頭，調色盤，映像資料。 

  

1.) 檔案頭
   結構定義如下：
   typedef struct tagBITMAPFILEHEADER
   {
       WORD   bfType ;         // 檔案類型，必須為 BM .
       DWORD  bfSize ;         // 整個檔案的位元組大小
       WORD   bfReserved1 ;    // 保留，為0
       WORD   bfReserved2 ;    // 保留，為0
       DWORD  bfOffBits ;      // 映像資料在檔案中相對頭結構的位移位元組數.
   }BITMAPFILEHEADER ;
2.) 資訊頭 ;
   結構定義如下：
   typedef struct tagBITMAPINFOHEADER
   {
       DWORD biSize;            // 結構大小
       LONG biWidth;            // 映像寬度(像素)
       LONG biHeight;           // 映像高度(像素)
       WORD biPlanes;           // 圖象位平面數目，必須為1
       WORD biBitCount         // 每像素的位元（1，4，8，24）
       DWORD biCompression;    // 壓縮類型
       DWORD biSizeImage;      // 壓縮圖象大小的位元組值
       LONG biXPelsPerMeter;    // 水平解析度
       LONG biYPelsPerMeter;    // 垂直解析度
       DWORD biClrUsed;        // 使用的顏色數目
       DWORD biClrImportant;    // 重要顏色數目
   } BITMAPINFOHEADER;
3.) 調色盤
   每個調色盤元素的結構體定義如下：
   typedef struct tagRGBQUAD
   {
       BYTE rgbBlue;
       BYTE rgbGreen;
       BYTE rgbRed;
       BYTE rgbReserved;
   } RGBQUAD;
   對於高位位元影像，將沒有調色盤存在.
4.) 映像資料
   包含實際的映像資料，N位位元影像，每N Bits表示一個像素的值,按從下到上行優先儲存，同時每行按4位元組對齊.
5.) 讀取位元影像檔案
   開啟檔案 ：
       FILE * fBmp = _tfopen(fileName,_T("rb"));
   讀取檔案頭：
       BITMAPFILEHEADER FileHeader;
       fread(&FileHeader,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fBmp);
   讀取資訊頭：
       BITMAPINFOHEADER InfoHeader;
       fread(&InfoHeader,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fBmp);
   讀取調色盤(以256色為例，調色盤有256項)：
       RGBQUAD quard[256] ;
       fread(quard,sizeof(RGBQUARD),256,fBmp);
   讀取映像資料：
       int nDataLen = (((InfoHeader.biWidth*InfoHeader.biBitCount/8) + 3) / 4) * 4 * InfoHeader.biHeight ;
       BYTE * pbyDataBuf = new BYTE[ nDataLen ] ;
       fseek(fBmp,FileHeader.bfOffBits,SEEK_SET);
       fread(pbyDataBuf ,nDataLen ,1,fBmp);

2.八叉樹演算法
   使用八叉樹演算法實現真彩色(24Bits)轉256色.要實現此功能，主要就是從真彩色中尋找出最能代表整張映像的256種顏色，建立調色盤.八叉樹就是為了找出這256種顏色.
1.) 建立八叉樹
   八叉樹節點的特性就是每個節點最多有8個位元組點，編號為0~7 . 
   

   以RGB值建立八叉樹，首先建立根節點(Root)，然後分別以RGB的每一位分別組成一個0~7的值，依次插入樹中。以RGB(123,54,78)為例， 
      

  以此類推，將所有的RGB值逐層插入到八叉樹中，在每個節點上，記錄所有經過的節點的RGB值的總和，已及RGB顏色個數。八叉樹節點結構如下：
   typedef struct tagNode
   {
       DWORD  dwCounter ;      // 經過該節點的個數
       DWORD  dwRedSum ;     //  R分量的總和
       DWORD  dwGreenSum ;    // G 分量的總和
       DWORD  dwBlueSum ;     // B 分量的總和
       BOOL    bLeafNode ;      // 是否為葉子節點.
       tagNode *  psChild[8];      // 分別指向該節點編號為0~7的8個子節點.
   }SNode ;
   插入的過程中，如果節點不存在，則需要建立新的節點，然後增加節點計數以及RGB各分量的總和.當在插入時，發現節點已經存在，且是葉子節點，則停止該顏色後續層數節點的插入。插入完一個顏色之後，如果葉子節點數超過了我們要得到的顏色數(256色需要得到256種顏色)，這時候就需要合并一些呀位元組點了，使的葉子節點的個數不超過我們要得到的顏色數。
   由于越底層的節點，資料的敏感度越低，所以，我們將從最底層的節點開始合并。按節點計數值小的優先合并策略，將其位元組點的所有RGB分量以及節點計數全部記錄到該節點中，並刪除其所有子節點。依此進行，直到合并後的葉子數符合要求為止。
2.) 提取調色盤
   按照上述的步驟插入完所有的顏色之後，便建立起一顆葉子節點不超過256的八叉樹。此時，取出葉子節點中的RGB分量的平均值(分量總和 / 節點計數)，即是得到的調色盤顏色值。
3.) 匹配調色盤索引
   所謂匹配調色盤索引，就是根據原始的RGB值，在調色盤中尋找出最接近的顏色的索引。對每個RGB顏色，分別對調色盤資料求各分量的差值的平方和，求的的最小值對應的調色盤顏色的索引，即是該RGB顏色匹配到的調色盤索引。