在我们的计算机中,图像是以RGB888显示的,24位图每个像素保存了32bit的数据,即RGB888+Alpha,Alpha就是半透明……
 
但是对于真彩的图像而言,肉眼在16bit的时候已经难以分辨了,因此,有些时候,可以讲RGB888转换为RGB565来存储,减少了存储器的容量的同时,降低了数据量;在后端显示的时候,再次把RGB565转换为RGB888,实现数据宽度的匹配!!
 
 
RGB888->RGB565->RGB888
 
 
但是,RGB888->RGB565的时候,自然只要提取高位即可,但会导致低位的缺失;同时,但当RGB565->RGB888的时候,势必导致低位的缺失。为了数据的饱和以及色彩的减小,提出了一种新的思维,新的算法:--“量化补偿”
 
 
(1)RGB888-RGB565
 
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 RGB565 {R7 R6 R5 R4 R3} {G7 G6 G5 G4 G3 G2} {B7 B6 B5 B4 B3}
可以修正,比如(当然人眼无法感觉,但是RG888-RGB565-RGB888的时候更好补偿)
R:197=>197>>3=24
R:197=192+5=>24+0.625≈25
所以
R5=R[2] ? R[7:3]+1 : R[7:3];
G5=G[1] ? G[7:2]+1 : G[7:2];
B5=B[2] ? B[7:3]+1 : B[7:3];
  
 
(2)RGB565-RGB888
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}
 
 
因此
 
量化压缩的方法:RGB取高位,并且考虑最低位“四舍五入”
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
 

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