Чанка 2х2

[tae1980]

Shiny, Спасибо, материал очень хороший. Главное очень доходчивый и с примерами. Что встречается очень редко.
Но ИМХО проблема с конверсией картинок для Профи более сложная. Весь материал посвящен картинкам с одинаковым цветовым разрешения на всей площади. Не важно это два цвета или 256 цветов.
Тогда как на Профи 2 цвета на 8 точек. От сюда я не пониманию как разбрасывать ошибку. Например, берем первый бит в байте, куда бросать его ошибку? В следующий бит или в следующий байт? Кидать в бит в 90% бесполезно, так как они взаимосвязанные.
Подготовка изображения для конверсии начинается с его обработке во внешних программах (например фотошоп), где оно масштабируется, цвета приводиться к 16 из 256 палитры Ппрофи. То есть всё что описано в материале делает внешняя программа. Мне нужно это перенести в формат Профи.
На текущий день я реализовал 6 алгоритмов расчета 2 цветов на 8 точек. Вот пример их работы.

Скрытый текст

[свернуть]

На мой взгляд лучший результат у шестого метода. Но и там видны горизонтальные полосы, возникшие из-за объединения цветов, когда в исходных 8 точках было 3 и более цвета. Моя задача избавиться от них. Вот как это сделать я пока не знаю.

Тут и возникла идея использовать пиксельные маски для цветов. Но как это сделать внутри одной линии тоже не понятно. Что и заставило подумать о чанках. Думаю их использование позволит передать более 16 цветов на картинки и избавиться от горизонтальных полос.

Так что вопрос открыт.

[Advertiser]

[Lethargeek]

Тогда как на Профи 2 цвета на 8 точек. От сюда я не пониманию как разбрасывать ошибку. Например, берем первый бит в байте, куда бросать его ошибку? В следующий бит или в следующий байт? Кидать в бит в 90% бесполезно, так как они взаимосвязанные

Блин. Ты не биты обрабатываешь, а ПИКСЕЛИ. Ошибку бросаешь в те же самые ПИКСЕЛИ, в которые предписывает конкретный алгоритм, какой ты там выберешь (того же Флойда-Стейнберга). Вопрос к том, к каким ЦВЕТАМ ты ПРИВОДИШЬ пиксели. Всей-то разницы, что при конверсиях на пц обычно заранее задают просто одинаковую глубину цвета (битность) любого пикселя, но самом деле с тем же успехом задавать можно несколько произвольных целевых палитр с произвольным разбиением исходного изображения на участки любых форм и размеров. У тебя участки будут группами 8x1 пикселей, каждая со своей целевой палитрой в два цвета, к ним пошагово и приводишь. А еще НЕПРИВЕДЁННЫЕ пиксели, включая правые в той же группе, могут быть пока что ЛЮБОГО цвета. А также отсюда следует, что задача выбора целевых палитр - полностью самостоятельная, по своему какому-либо критерию. Притом выбор может быть статическим (все целевые палитры для всех групп целой картинки задать заранее) и динамическим (пересчитываешь целевую палитру каждый раз при переходе вправо в новую группу). Пробуй оба.

[tae1980]

Если не возражаешь, давай детально разберем твоё сообщение. Так сказать для так неучей как я.

Блин. Ты не биты обрабатываешь, а ПИКСЕЛИ. Ошибку бросаешь в те же самые ПИКСЕЛИ, в которые предписывает конкретный алгоритм, какой ты там выберешь (того же Флойда-Стейнберга). Вопрос к том, к каким ЦВЕТАМ ты ПРИВОДИШЬ пиксели.

1. ИМХО с сточки зрения Профи это всё таки биты, а то что раскрашены, это частный случай их применения. Я кончено могу ошибаться, то это диктует физическое строение экрана.
2. Все описанный метод УЖЕ применялись с данной картинке (я использую фотошоп). Картинка уже 16 цветов из 256 в палитре Профи. Есть смыл применять их ещё раз? Тем более, что шаг между цветами у Профи весьма ограничен.
3. При переводе цвета в биты у нас из 3-8 цветов остается только 2. И тут дилемма, какие оставить. 6 удаляемых цветов привожу по формуле к ближайшему из двух основных цветов:
Цитата:
(R0,G0,B0) - цвет, аналог которого нужно найти в палитре.
(Ri,Gi,Bi) - i-тый цвет в палитре.
Различие цветов будем оценивать с помощью следующей функции: fi = 30*(Ri-R0)2+59*(Gi-G0)2+11*(Bi-B0)2.
Для которого fi принимает минимальное значение, это и будет искомый цвет.
====

Выше писал, что в попытках найти лучший алгоритм было разработано 6 вариантов. Вот их описание (готовлю материал к хелпу):
1. По байту. Два самых частых цвета. - тут я думаю понятно, берем за основу два наиболее часто встречающийся цвета.
2. По байту. Два самых темных и светлых цвета. - принцип тот же, только берутся два противоположные по яркости цвета. Цвета сравниваются по градации серости.
3. Комбинированный, учёт крайних совместный. - комбинация первых двух, если оба крайних цвета максимальные/минимальные по яркости в байте, то используется второй метод, иначе первый.
4. Комбинированный, учёт крайних раздельный. - то же но крайние цвета оцениваться отдельно. Если какой либо из них самый светлый/темный цвет, он используется как один из основных, вторым использоваться самый частый. Так же есть контроль, что бы цвета не оказались одинаковыми.
5. По байту. По крайним цветам. - Тут за основу берутся два крайних цвета в байте.
6. По полубайтам. Самый частый цвет. - Вот тут интересно. После общения в эхе (особая благодарность Lethargeek, за терпение) и начитки статей, пришла мысль, что нужно как-то дробить информацию и работать с каждой частью в отдельности. А как это сделать в наших условиях? Только делить байт по полам. Что и было сделано (ох и намучился я с реализацией). Байт делиться на два полубайта, для каждого и них определяться самый частый цвет. Которые и используются как основные. Проверяться частота появления у крайних цветов каждого полубайта, если она такая же как и у признанного самым частым, то используется крайний цвет. Проводится контроль выбранных цветов, если он одинаковые, то берется следующий цвет из левого полубайты. Если цвета в нём кончились, начинаем их брать из правого полубайта.

Проблемы начинаются когда подряд идут два и более пикселя разными, но близкими цветами (например, градиент). Было 01234567, а получим 00007777 на одном и 77770000 на соседнем байте. От сюда и полосатость.
А хотелось бы получить 00070777 или иной вариант.

Если вернуться к идеи чанки то аналогичная ситуация может разрешиться так (вариант):
01234567 -> 00070777
01234567 -> 11161666
Как видно и цветов может быть больше. Только их нужно грамотно увязать.

Всей-то разницы, что при конверсиях на пц обычно заранее задают просто одинаковую глубину цвета (битность) любого пикселя, но самом деле с тем же успехом задавать можно несколько произвольных целевых палитр с произвольным разбиением исходного изображения на участки любых форм и размеров. У тебя участки будут группами 8x1 пикселей, каждая со своей целевой палитрой в два цвета, к ним пошагово и приводишь. А еще НЕПРИВЕДЁННЫЕ пиксели, включая правые в той же группе, могут быть пока что ЛЮБОГО цвета. А также отсюда следует, что задача выбора целевых палитр - полностью самостоятельная, по своему какому-либо критерию. Притом выбор может быть статическим (все целевые палитры для всех групп целой картинки задать заранее) и динамическим (пересчитываешь целевую палитру каждый раз при переходе вправо в новую группу). Пробуй оба.

Если правильно, имелось ввиду: проведение 3-8 цветов к двум основным внутри одного байта?

Предлагаемый алгоритм для каждого байта:
1. Определяем два основных цвета в байте.
2. Берем первый цвет, приводим к одному из двух цветов,
3. Получаем ошибку. (входит, что передать ошибку можем только вправо, так как байт линейный)
4. Передаем её следующему цвету в байте.

А что делать с цветами которые совпадают с основными? Ведь если цвет не первый, в него будет внесена поправка. А так как поправка не большая, то при приведении по формуле fi к одному из двух цветов, она будет по сути уничтожена. Или все эти вопросы не актуальны, и будут разрешены автоматически внутри алгоритма?

[Lethargeek]

1. ИМХО с сточки зрения Профи это всё таки биты, а то что раскрашены, это частный случай их применения. Я кончено могу ошибаться, то это диктует физическое строение экрана.
2. Все описанный метод УЖЕ применялись с данной картинке (я использую фотошоп). Картинка уже 16 цветов из 256 в палитре Профи.

Вот это-то и плохо! Еще раз говорю: ЗАБУДЬ про биты и профик, это знание сейчас только тебе мешает, сбивает с толку. У тебя задача конвертировать картинку с исходным пиксельным форматом (допустим, RGB32) в картинку с ТАКИМ ЖЕ пиксельным форматом, но с ДРУГИМИ ЦВЕТАМИ, которые умеет профик. И вот её уже потом, на самом последнем этапе, элементарно конвертируешь в свои биты.

3. При переводе цвета в биты у нас из 3-8 цветов остается только 2.

Неверно. Нужно не выбирать два цвета из имеющихся (притом уже испорченных фотошопом), а найти два НОВЫХ целевых цвета обработкой восьми оригинальных. К сожалению, объективного критерия для выбора быть не может. Я бы для начала поступил так:
1) находим субъективную яркость каждого из 8 цветов по коэффициентам матриц по прошлой ссылке
2) находим статистическую медиану по этим яркостям и делим яркости на две группы
3) находим средневзвешенную яркость для каждой группы
4) находим наиболее близкие по субъективной яркости цвета профика
Это и будут два новых ЦЕЛЕВЫХ (то есть напрямую сразу в них НЕ меняем) цвета полоски 8x1, нужных в качестве ВХОДНЫХ ДАННЫХ для совершенно самостоятельного алгоритма распределения ошибки (который сам по себе попиксельный и которому хоть на каждом шаге можно новые входные подсовывать).

Что касается фотошопа, то его лучше применить для предварительного сглаживания картинки, уборки шума, но не для конвертирования цвета.

Предлагаемый алгоритм для каждого байта:
1. Определяем два основных цвета в байте.
2. Берем первый цвет, приводим к одному из двух цветов,
3. Получаем ошибку. (входит, что передать ошибку можем только вправо, так как байт линейный)
4. Передаем её следующему цвету в байте.

Вот о чём я и говорю - постоянно рассуждаешь о битах-байтах, в результате возникают странные мысли наподобие рассуждений в скобках в п.3
Еще раз - обрабатываешь НЕ биты-байты, обрабатываешь ПИКСЕЛИ! - соответственно передать ошибку можешь в ЛЮБЫЕ ПИКСЕЛИ, вправо, вниз, по диагонали, через один - как захочется конкретному алгоритму.

[tae1980]

Lethargeek, пока я сживаюсь с основным ответом, хочу задать два косвенных вопросов.
1. Почему вы считаете, Фотошоп портит рисунка? Он же проделывает те же операции.
2. После прохождения алгоритма, на выходе получаем картинку с цветом на пиксель? И при конверсии в байт получим те же проблемы? Или можно выстроить алгоритм так, что на выходе на картинке будет два цвета на 8 точек, и тогда конверсия в байт будет элементарной?

[Bolt]

Допустим у нас чёрно-белое изображение. 8 пикселей имеют яркость 50, 102, 54, 106, 58, 100, 62, 150. Если их преобразовать из оригинала, можем получить яркости 55 110 55 110 55 110 55 110. Два цвета, с малой погрешностью, причём недостаток яркости последнего пикселя можем не напрягаясь перебросить на соседний, в любом направлении - вверх, вниз, вправо... После приведения редактором картинки к 16 цветам получаем номера цветов 4 9 4 10 5 9 5 15 и мучительно думаем что с этим богатством теперь делать, потому что цветов в этой группе аж 5, и переброс погрешности в 16-цветной RGB палитре нетривиальная задача.

[Lethargeek]

1. Почему вы считаете, Фотошоп портит рисунка? Он же проделывает те же операции.

Если те же, то зачем писать свой конвертер и к чему вообще все вопросы? Если нет, то ненужная потеря информации происходит.

2. После прохождения алгоритма, на выходе получаем картинку с цветом на пиксель? И при конверсии в байт получим те же проблемы? Или можно выстроить алгоритм так, что на выходе на картинке будет два цвета на 8 точек, и тогда конверсия в байт будет элементарной?

Так именно об этом и говорил.

- - - Добавлено - - -

и переброс погрешности в 16-цветной RGB палитре нетривиальная задача.

ё-моё, ну так и не надо в 16-цветной фигнёй страдать, вся конверсия производится в палитре оригинала
а точнее даже, в общем случае - в наиболее богатой палитре, покрывающей и результат, и оригинал
просто в получившейся картинке остаётся намного меньшее количество уникальных цветов

[Bolt]

Lethargeek, это сообщение предназначалось для tae1980, и я полностью согласен что не надо страдать 16-цветной фигнёй

Из спортивного интереса пробовал выводить видео микроконтроллером, использовал дельта-кодирование 8 бит на пиксель и некоторые другие способы сжатия. Самому теперь интересно попробовать оптимизировать изображение в такой формат и посмотреть что из этого получится.

[tae1980]

Заранее прошу прощения за тупиз. Повторюсь, я геодезист, по этому эта тема очень далека от меня, а школьный курс алгебры я благополучно забыл 20 лет назад. Так что мне банально не хватает базы.

Вот это-то и плохо! Еще раз говорю: ЗАБУДЬ про биты и профик, это знание сейчас только тебе мешает, сбивает с толку. У тебя задача конвертировать картинку с исходным пиксельным форматом (допустим, RGB32) в картинку с ТАКИМ ЖЕ пиксельным форматом, но с ДРУГИМИ ЦВЕТАМИ, которые умеет профик. И вот её уже потом, на самом последнем этапе, элементарно конвертируешь в свои биты.

Всё, забыли.

Неверно. Нужно не выбирать два цвета из имеющихся (притом уже испорченных фотошопом), а найти два НОВЫХ целевых цвета обработкой восьми оригинальных. К сожалению, объективного критерия для выбора быть не может. Я бы для начала поступил так:
1) находим субъективную яркость каждого из 8 цветов по коэффициентам матриц по прошлой ссылке

То есть для каждого цвета применяем эту формулу: "RGB Значение яркости = 0,3 R + 0,59 G + 0,11 B"?

Нашел статью "Об относительной яркости, или насколько живучим бывает легаси"
Исходя из нее формула должна быть такой: Y= 0.2126R + 0.7152G + 0,0722В

Но у Профи слабая синяя составляющийся цвета только 2 бита, тогда как у остальных 3. Нужно ли здесь, что-то корректировать?

2) находим статистическую медиану по этим яркостям и делим яркости на две группы

Сортируем полученные значения от большего к меньшему, и за медиану берем то значение которое окажется в центре?

Или нашел такое: "
* Если у вас нечетное количество чисел, вычеркните левое крайнее число, затем правое крайнее число и так далее. Один оставшийся номер и будет искомой медианой. Если вам дан ряд чисел 4, 7, 8, 11, 21, тогда 8 — медиана, так как 8 стоит посередине.
* Если у вас четное количество чисел, вычеркните по одному числу с каждой стороны, пока у вас не останется два числа посередине. Сложите их и разделите на два. Это и есть значение медианы. Если вам дан ряд чисел 1, 2, 5, 3, 7, 10, то два средних числа — это 5 и 3. Сложим 5 и 3, получим 8, разделим на два, получим 4. Это и есть медиана."

3) находим средневзвешенную яркость для каждой группы

За вес берётся количество повторения цвета?
Тогда: для каждого цвета: яркость цвет*число повторений
Складываем получившееся и делим на размер группы.

4) находим наиболее близкие по субъективной яркости цвета профика
Это и будут два новых ЦЕЛЕВЫХ (то есть напрямую сразу в них НЕ меняем) цвета полоски 8x1, нужных в качестве ВХОДНЫХ ДАННЫХ для совершенно самостоятельного алгоритма распределения ошибки (который сам по себе попиксельный и которому хоть на каждом шаге можно новые входные подсовывать).

То есть нужно все цвета Профи перевести по формуле из первого пункта в серый цвет. И потом найти ближайший?

Сначала мы картинку прогоняем через алгоритма распределения ошибки к 16 из 256 цветам, а потом собираем байт по этому алгоритму?
А приводить цвета внутри байта к каким? К 16 или 256? Если к 256, потом снова нужно прогоняем через алгоритма распределения ошибки?

Lethargeek, попробовал применить описанный алгоритм на 16 цветной картинке, получил такой результат.

Скрытый текст

[свернуть]

[Lethargeek]

Но у Профи слабая синяя составляющийся цвета только 2 бита, тогда как у остальных 3. Нужно ли здесь, что-то корректировать?

ничего, в формулу идут относительные доли от разных максимальных уровней компонент

...

ok (хотя я не утверждаю, что это лучший метод, но для начала)

Сначала мы картинку прогоняем через алгоритма распределения ошибки к 16 из 256 цветам, а потом собираем байт по этому алгоритму?

Это и будут два новых ЦЕЛЕВЫХ (то есть напрямую сразу в них НЕ меняем) цвета полоски 8x1, нужных в качестве ВХОДНЫХ ДАННЫХ для совершенно самостоятельного алгоритма распределения ошибки (который сам по себе попиксельный и которому хоть на каждом шаге можно новые входные подсовывать).

Входных данных! Даже выделено нарочно! Вот как можно "сначала прогонять алгоритм", для которого еще не готовы входные данные?? И про байты не было там ни слова!

попробовал применить описанный алгоритм на 16 цветной картинке,

1) сначала желательно найти оригинальную (и не слишком сильно пожатую) фотографию в RGB32 формате, а не испорченное штрихованное убожество
2) даже если такая не нашлась, всё равно конвертировать сперва картинку в этот формат, потому что для распределения ошибки кодировка цвета нужна прямая
3) выбрать целевую палитру профика из 16 цветов (а вот хз как, это отдельная задача, для начала попробуй фиксированную или подбери творчески)
4) вычислить все целевые цвета для всех групп 8x1 пикселей и отдельно запомнить их (с самой картинкой еще ничего не делаем!)
5) вот только теперь прогнать по картинке алгоритм распределения ошибки, в каждой группе приводя к двум целевым цветам этой группы
6) полученная картинка (всё в том же формате RGB32) должна элементарно конвертироваться для профи, поскольку в ней всего 16 уникальных цветов