Färgkvantisering

Färgkvantisering är processen att reducera antalet färger i en digital bild genom att kartlägga de ursprungliga färgerna till en begränsad färgpalett. Målet är ofta att minska filstorleken eller att anpassa bilder till bildskärmar och lagringsformat som har begränsat färgdjup, till exempel äldre eller enklare visningssystem. Vanliga palettestorlekar är 2–256 färger, där 256 färger är vanligt i format som GIF och vissa indexerade PNG-bilder.

Metoder för färgkvantisering omfattar flera olika algoritmer. Uniform kvantisering delar färgrummet i lika stora kuber och väljer mitten av varje kub som palettfärg. Median cut delar färgrummet genom att iterativt dela upp det så att varje del innehåller ungefär lika många pixlar, vilket ofta ger en bra anpassning till bildens färgfördelning. K-means-klustring försöker hitta k färgclustrar i färgrummet och använder klustercentra som palettfärger. Octree-kvantisering bygger upp en trädstruktur över färgrummet för att effektivt hitta närmaste färgvärde. Dithering, tillägg till kvantiseringen, sprider kvantiseringsfelet till grannpixlar för att minska synlig färgbandning och ge bättre upplevd detalj i bilder med få färger.

Processen innefattar oftast tre steg: definiera en passande palett med önskat antal färger, kartlägga varje pixeltill närmaste färg i paletten (vanligtvis med ett färgavstånd som är baserat på RGB eller perceptuellt lämpligt utrymme) och, om önskat, tillämpa dithering för att bevara detaljer i bilden. Färgkvantisering används i grafisk design, videoproduktion och webbgrafik där filstorlek eller färgdjup är begränsade, samt i format som GIF och indexerade PNG-bilder.