一晃工作有段时间了，第一次写博客，有点不知道怎么写，大家将就着看吧，说的有什么不正确的也请大家指正。
最近工作中用到了一个图像压缩的功能。找了一些工具，没有太好的选择。最后选了一个叫jdeli的，奈何效率又成了问题。我迫于无奈就只能研究了下它的源码，却发现自己对它的一个减色量化算法起了兴趣，可是尴尬的自己完全不明白它写的什么，就起了一个自己实现一个量化颜色算法的念头。
自己找了一些资料，找到三个比较常用的颜色处理算法：
流行色算法：
具体的算法就是，先对一个图像的所有颜色出现的次数进行统计，选举出出现次数最多的256个颜色作为图片的调色板的颜色，然后再次遍历图片的所有像素，对每个像素找出调色板中的最接近的颜色（这里我用的是方差的方式），写回到图片中。这个算法的实现比较简单，但是失真比较严重，图像中一些出现频率较低，但对人眼的视觉效挺明显的信息将丢失。比如，图像中存在的高亮度斑点，由于出现的次数少，很可能不能被算法选中，将被丢失。
中位切分算法：
这个算法我没有研究，想要了解的同学，可以看下这篇文章,里面有三种算法的介绍。
这个算法就是我最后选用的算法，它的主要思想就是把图像的RGB颜色值转成二进制分布到八叉树中，例如：（173,234,144）
转成二进制就是（10101101,11101010,10010000），将R,G,B的第一位取出来组成（111），作为root节点的子节点，其中111作为root子节点数组的索引，以此类推，一直到最后一位，然后在叶子节点上存放这个颜色的分量值以及其出现的次数。具体看图。
其中我比较疑惑的有一个处理就是叶子节点的合并策略，这儿我用的最笨的一个方法，就是找到层次最深的节点，然后合并，有点简单粗暴，有别的比较好的方法，也请大家给我留言。图片太大上传不了了，直接上代码了，代码没有重构，大家凑合看吧。