引言
当想要压缩一张彩色图像时，彩色图像通常由数百万个颜色值组成，每个颜色值都由红、绿、蓝三个分量组成。因此，如果我们直接对图像的每个像素进行编码，会导致非常大的数据量。为了减少数据量，我们可以尝试减少颜色的数量，从而降低存储需求。
1.主要原理
（一）颜色聚类（Color Clustering）：
首先，使用 KMeans 聚类算法将图像中的颜色值聚类为较少数量的颜色簇。聚类的数量由 n_clusters 参数指定。每个像素被归类到与其最接近的聚类中心所代表的颜色簇。颜色聚类的过程大致如下：
- 图像转换： 首先，彩色图像被转换为一个包含所有像素颜色值的数据集。每个像素的颜色通常由红、绿、蓝三个分量组成，因此数据集中的每个样本都是一个三维向量，表示一个像素的颜色。
- 选择聚类数量： 在应用 KMeans 算法之前，需要确定聚类的数量。这个数量通常由用户指定，通过参数 n_clusters 控制。
- 应用 KMeans 算法： 将 KMeans 算法应用于颜色数据集，将颜色值聚类为指定数量的簇。每个簇的质心代表了该簇的平均颜色。
- 像素映射： 每个像素的颜色被映射到最接近的簇的质心所代表的颜色。这样，整个图像被转换为由较少数量的颜色值表示的压缩图像。
通过颜色聚类，彩色图像的颜色数量得以减少，从而实现了数据的压缩。压缩后的图像仍然能够保持视觉上的相似性，同时大大降低了存储空间的需求。
（二）动态规划量化（Dynamic Programming Quantization）：
接下来，通过动态规划量化算法对颜色进行压缩。这个算法会进一步减少颜色的数量，并尽可能保持图像的质量。参数 max_colors 指定了压缩后图像中的最大颜色数量。算法会尽量选择与原始图像相似的颜色进行保留，以最大程度地保持图像的质量。而在这部分动态规划量化过程大致如下：
- 初始化： 首先，初始化状态数组，表示不同颜色数量下的最优颜色组合。通常，初始状态可以是一个空数组或者包含少量颜色的数组。
- 状态转移： 根据动态规划的思想，从初始状态开始逐步扩展，计算每个状态下的最优颜色组合。这个过程通常涉及到对每种可能的颜色组合进行评估，并根据优化准则选择最优的组合。
- 选择最优解： 最终，选择最优的颜色组合作为压缩后的图像的颜色集合。这个颜色集合将用于替换原始图像中的颜色，从而实现图像的压缩。
- 压缩数据保存： 压缩后的图像数据以及相关信息（如原始图像的尺寸、选择的颜色集合等）被保存为 NumPy 数组，并通过 np.savez_compressed() 函数保存到指定路径。
通过动态规划量化，我们能够选择一组颜色，使得压缩后的图像在尽可能减少颜色数量的情况下，仍然能够保持与原始图像相似的视觉效果。这样就实现了对图像数据的进一步压缩。
（三）压缩数据保存：
压缩后的图像数据以及相关信息（如原始图像的尺寸、聚类数、最大颜色数、聚类中心颜色等）被保存为 NumPy 数组，并通过 np.savez_compressed() 函数保存到指定路径。
（四）解压缩过程：
解压缩过程与压缩过程相反。首先加载压缩后的图像数据，然后根据聚类中心颜色替换像素颜色，最后将重构后的图像数据重塑为原始形状，并恢复图像的原始尺寸。
2.彩色图像压缩类
（一）类结构介绍
将上面所述的一个彩色图像的压缩功能整合为一个名为’ColorfulImageCompressor’的类，在这个类中有四个函数，它们的函数名称、接受参数以及介绍如下：
ColorfulImageCompressor类
__init__(self, n_clusters, max_colors, resize_factor=0.5): 初始化彩色图像压缩器对象。compress(self, image_path, compressed_file_path): 压缩彩色图像并保存到指定路径。decompress(self, compressed_file_path): 解压缩彩色图像并返回解压缩后的图像对象。_dynamic_programming_quantization(self, image_array): 动态规划量化，将彩色图像颜色量化为指定数量的颜色。
（二）初始化参数
在创建一个彩色图像压缩类的时候需要传入以下三个参数，进行参数的初始化。
n_clusters：聚类数，用于 KMeans 算法，指定图像中的颜色数量。max_colors：最大颜色数，用于动态规划量化，指定压缩后图像中的最大颜色数量。resize_factor：缩放因子，用于调整图像尺寸，默认为 0.5，表示将图像尺寸缩小到原始的一半。
（三）函数介绍
(1)compress(self, image_path, compressed_file_path)
-
介绍：
该函数的作用是压缩彩色图像并保存到指定路径。 -
参数：
image_path：原始图像文件路径。
compressed_file_path：压缩后的图像文件路径。 -
函数体：
def compress(self, image_path, compressed_file_path):"""压缩彩色图像并保存到指定路径。参数：- image_path：原始图像文件路径。- compressed_file_path：压缩后的图像文件路径。"""# 打开图像并转换为 RGB 模式image = Image.open(image_path)image = image.convert('RGB')# 根据缩放因子调整图像大小new_size = (int(image.width * self.resize_factor), int(image.height * self.resize_factor))image = image.resize(new_size)# 将图像转换为 NumPy 数组并重塑为二维数组np_image = np.array(image)original_shape = np_image.shapenp_image = np_image.reshape(-1, 3)# 使用动态规划量化对图像进行压缩compressed_data = self._dynamic_programming_quantization(np_image)# 保存压缩后的图像数据到指定路径np.savez_compressed(compressed_file_path, np_image=compressed_data['np_image'], original_shape=original_shape, n_clusters=self.n_clusters, max_colors=self.max_colors, center_colors=compressed_data['center_colors'])
(2)decompress(self, compressed_file_path)
- 介绍：
解压缩彩色图像并返回解压缩后的图像对象。 - 参数：
compressed_file_path：压缩后的图像文件路径。
返回：
reconstructed_image：解压缩后的图像对象。 - 函数体：
def decompress(self, compressed_file_path):"""解压缩彩色图像并返回解压缩后的图像对象。参数：- compressed_file_path：压缩后的图像文件路径。返回：- reconstructed_image：解压缩后的图像对象。"""# 加载压缩后的图像数据compressed_data = np.load(compressed_file_path)np_image = compressed_data['np_image'].reshape(-1, 3)center_colors = compressed_data['center_colors']# 根据聚类中心替换像素颜色for i in range(self.n_clusters):np_image[np_image[:, 0] == i] = center_colors[i]# 将重构后的图像数据重塑为原始形状original_shape = compressed_data['original_shape']reconstructed_image = np_image.reshape(*original_shape).astype('uint8')reconstructed_image = Image.fromarray(reconstructed_image, 'RGB')# 恢复图像原始尺寸original_size = (int(reconstructed_image.width / self.resize_factor), int(reconstructed_image.height / self.resize_factor))reconstructed_image = reconstructed_image.resize(original_size)return reconstructed_image
(3)_dynamic_programming_quantization(self, image_array)
- 介绍：
动态规划量化，将彩色图像颜色量化为指定数量的颜色。 - 参数：
image_array：图像数据的 NumPy 数组表示。
返回：
compressed_data：包含压缩后图像数据及相关信息的字典。 - 函数体：
def _dynamic_programming_quantization(self, image_array):"""动态规划量化，将彩色图像颜色量化为指定数量的颜色。参数：- image_array：图像数据的 NumPy 数组表示。返回：- compressed_data：包含压缩后图像数据及相关信息的字典。"""# 使用 KMeans 进行聚类kmeans = KMeans(n_clusters=self.n_clusters)labels = kmeans.fit_predict(image_array)quantized_image = np.zeros_like(image_array)# 遍历每个聚类簇for i in range(self.n_clusters):# 获取当前簇的像素颜色及其出现次数cluster_pixels = image_array[labels == i]unique_colors, color_counts = np.unique(cluster_pixels, axis=0, return_counts=True)# 选取出现次数最多的前 max_colors 个颜色作为量化后的颜色color_indices = np.argsort(color_counts)[::-1][:self.max_colors]quantized_colors = unique_colors[color_indices]# 计算聚类中像素与量化后颜色的距离distances = np.linalg.norm(cluster_pixels[:, None] - quantized_colors, axis=2)quantized_indices = np.argmin(distances, axis=1)# 使用量化后颜色替换聚类中的像素颜色quantized_image[labels == i] = quantized_colors[quantized_indices]# 存储聚类中心颜色center_colors = kmeans.cluster_centers_.astype('uint8')return {'np_image': quantized_image, 'n_clusters': self.n_clusters, 'max_colors': self.max_colors, 'center_colors': center_colors}
(四)使用说明
# 创建压缩器对象
compressor = ColorfulImageCompressor(n_clusters=4, max_colors=2, resize_factor=0.5) # 压缩彩色图像
image_path = "./img/image2.jpg"
compressed_file_path = "./npz/compressed_image2_n4_c2.npz"
compressor.compress(image_path, compressed_file_path) # 解压缩图像并显示
reconstructed_image = compressor.decompress(compressed_file_path)
reconstructed_image.show()
reconstructed_image.save("./img/reconstructed_image2_n4_c2.jpg")
3.测试结果
测试图片我们使用的采用的一张818*818分辨率，大小为79.49KB的彩色图片。分别使用不同的聚类数量和颜色数量来进行测试。
 |  |
|---|---|
| 原始图片 | 聚类数为8，颜色为2的压缩图片 |
详细运行数据如下表（下面文件名中的n为聚类数，而c为颜色数）：
| 文件名 | 原始大小（KB） | 压缩后的中间文件大小（KB） | 解压缩后的图片大小 (KB) |
|---|---|---|---|
| reconstructed_image2_n4_c2 | 79.49 | 29.5 | 41.7 |
| reconstructed_image2_n4_c4 | 79.49 | 49.3 | 45.2 |
| reconstructed_image2_n4_c8 | 79.49 | 70.9 | 51.3 |
| reconstructed_image2_n4_c16 | 79.49 | 94.3 | 59.3 |
| reconstructed_image2_n8_c2 | 79.49 | 48.3 | 48.7 |
| reconstructed_image2_n8_c4 | 79.49 | 73.3 | 52.5 |
| reconstructed_image2_n8_c8 | 79.49 | 101 | 59.1 |
| reconstructed_image2_n8_c16 | 79.49 | 125 | 61.1 |
结束语
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