位图八叉树算法

1.位图格式 

  位图文件主要分为4个部分组成：文件头，信息头，调色板，图像数据。 

 

 

 

1.) 文件头 

   结构定义如下： 

   typedef struct tagBITMAPFILEHEADER 

   { 

       WORD   bfType ;         // 文件类型，必须为 BM . 

       DWORD  bfSize ;         // 整个文件的字节大小 

       WORD   bfReserved1 ;    // 保留，为0 

       WORD   bfReserved2 ;    // 保留，为0 

       DWORD  bfOffBits ;      // 图像数据在文件中相对头结构的偏移字节数. 

   }BITMAPFILEHEADER ; 

2.) 信息头 ; 

   结构定义如下： 

   typedef struct tagBITMAPINFOHEADER 

   { 

       DWORD biSize;            // 结构大小 

       LONG biWidth;            // 图像宽度(像素) 

       LONG biHeight;           // 图像高度(像素) 

       WORD biPlanes;           // 图象位平面数目，必须为1 

       WORD biBitCount         // 每像素的位数（1，4，8，24） 

       DWORD biCompression;    // 压缩类型 

       DWORD biSizeImage;      // 压缩图象大小的字节值 

       LONG biXPelsPerMeter;    // 水平分辨率 

       LONG biYPelsPerMeter;    // 垂直分辨率 

       DWORD biClrUsed;        // 使用的颜色数目 

       DWORD biClrImportant;    // 重要颜色数目 

   } BITMAPINFOHEADER; 

3.) 调色板 

   每个调色板元素的结构体定义如下： 

   typedef struct tagRGBQUAD 

   { 

       BYTE rgbBlue; 

       BYTE rgbGreen; 

       BYTE rgbRed; 

       BYTE rgbReserved; 

   } RGBQUAD; 

   对于高位位图，将没有调色板存在. 

4.) 图像数据 

   包含实际的图像数据，N位位图，每N Bits表示一个像素的值,按从下到上行优先存储，同时每行按4字节对齐. 

5.) 读取位图文件 

   打开文件 ： 

       FILE * fBmp = _tfopen(fileName,_T("rb")); 

   读取文件头： 

       BITMAPFILEHEADER FileHeader; 

       fread(&FileHeader,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fBmp); 

   读取信息头： 

       BITMAPINFOHEADER InfoHeader; 

       fread(&InfoHeader,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fBmp); 

   读取调色板(以256色为例，调色板有256项)： 

       RGBQUAD quard[256] ; 

       fread(quard,sizeof(RGBQUARD),256,fBmp); 

   读取图像数据： 

       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); 

 

2.八叉树算法 

   使用八叉树算法实现真彩色(24Bits)转256色.要实现此功能，主要就是从真彩色中查找出最能代表整张图像的256种颜色，建立调色板.八叉树就是为了找出这256种颜色. 

1.) 建立八叉树 

   八叉树节点的特性就是每个节点最多有8个字节点，编号为0~7 . 

 

 

   以RGB值建立八叉树，首先建立根节点(Root)，然后分别以RGB的每一位分别组成一个0~7的值，依次插入树中。以RGB(123,54,78)为例， 

 

 

  以此类推，将所有的RGB值逐层插入到八叉树中，在每个节点上，记录所有经过的节点的RGB值的总和，已及RGB颜色个数。八叉树节点结构如下： 

   typedef struct tagNode 

   { 

       DWORD  dwCounter ;      // 经过该节点的个数 

       DWORD  dwRedSum ;     //  R分量的总和 

       DWORD  dwGreenSum ;    // G 分量的总和 

       DWORD  dwBlueSum ;     // B 分量的总和 

       BOOL    bLeafNode ;      // 是否为叶子节点. 

       tagNode *  psChild[8];      // 分别指向该节点编号为0~7的8个子节点. 

   }SNode ; 

   插入的过程中，如果节点不存在，则需要创建新的节点，然后增加节点计数以及RGB各分量的总和.当在插入时，发现节点已经存在，且是叶子节点，则停止该颜色后续层数节点的插入。插入完一个颜色之后，如果叶子节点数超过了我们要得到的颜色数(256色需要得到256种颜色)，这时候就需要合并一些呀字节点了，使的叶子节点的个数不超过我们要得到的颜色数。 

   由于越底层的节点，数据的敏感度越低，所以，我们将从最底层的节点开始合并。按节点计数值小的优先合并策略，将其字节点的所有RGB分量以及节点计数全部记录到该节点中，并删除其所有子节点。依此进行，直到合并后的叶子数符合要求为止。 

2.) 提取调色板 

   按照上述的步骤插入完所有的颜色之后，便建立起一颗叶子节点不超过256的八叉树。此时，取出叶子节点中的RGB分量的平均值(分量总和 / 节点计数)，即是得到的调色板颜色值。 

3.) 匹配调色板索引 

   所谓匹配调色板索引，就是根据原始的RGB值，在调色板中查找出最接近的颜色的索引。对每个RGB颜色，分别对调色板数据求各分量的差值的平方和，求的的最小值对应的调色板颜色的索引，即是该RGB颜色匹配到的调色板索引。