总结pngs，尺寸优化答案

【问题标题】：Summarizing pngs, size optimization总结pngs，尺寸优化
【发布时间】：2012-02-12 19:55:33
【问题描述】：

我有大约 1000 个相同大小（32 像素 x 32 像素）的 PNG 图像（图块）。它们看起来都不同，但有些非常相似（它们使用相同的颜色）。我必须将它们总结为 PNG 图像（块），每个图像大约有 50 个图块。块大小是动态的，但不能太小。

我的目标是最小化生成的块的大小。

Wikipedia 告诉我 PNG 文件的大小取决于每个像素的颜色深度。

我的想法是将图块分组，使每个组的颜色最少。还需要存储颜色索引，因此将每个图块保存为块不是最佳解决方案。蛮力运行需要很长时间，所以我希望有一个分组算法的草图。

我假设当颜色数量超过 1、2、4、8、16、32 等时，文件大小会“跳跃”。所以这些可能是需要注意的阈值。

我现在将绘制一个不会产生最优解的算法

定义

引入组平铺距离。一组图块 A 到图块 B 的距离，是 B 中的不同颜色的数量，而不是组 A 中的不同颜色的数量。

Color(G) 是一组瓷砖 G 中不同颜色的总数。

算法

1) 选择第一个图块并将其放入 Group1。

2) 如果 Colors(Group1) + d_T 小于等于某个阈值，则循环遍历所有剩余的瓦片并将具有最小组瓦片距离 d_T 的瓦片 T 放入 Group1，例如16. 重复此步骤，直到找不到这样的图块。

3) 选择下一个剩余的瓷砖并重复该过程。

如果组太多或太少，请调整阈值。

不幸的是，这不一定会产生最好的结果（可能有更大的组可能具有相同的阈值）。

是否可以更改此算法以返回最佳解决方案，或者我应该选择不同的方法？

是否有任何因素会影响 PNG 大小，而我没有考虑到这些因素？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这可以分为两个问题：

使用直方图。您可以对颜色进行分色（截断最低有效位）以获得更小的直方图和不同图像的直方图之间更大的重叠。

然后将它们分组，例如对最不相似的直方图进行成对分组或使用 K-means 聚类。

将通过添加到组的总直方图中的新直方图条目的数量来衡量差异（例如，如果组已经使用蓝色和粉红色，则蓝色图像的成本为 0，蓝色 + 红色的成本为 1，黄色+绿色的成本为 2 )。

您还可以使用给定颜色（sqrt(num_pixels) 适用于pngquant）以及与组直方图中最近可用颜色的距离来衡量差异性。

不仅仅是颜色的原始数量，还有这些颜色的选择程度。具有较低均方误差的调色板几乎总是会提供更好的压缩（每比特的视觉信息量），因为颜色不会在图像的不太重要的区域上“花费”得很差。

对于第一个近似值，您可以按图像的平滑度对图像进行排序。过滤器对渐变很有用，但在嘈杂的区域通常无济于事。

然后你可以通过随机交换图像来提高过滤能力heuristic，即：

专注于 #1，因为过滤器不会像最佳调色板那样节省大量成本。

【讨论】：