이미지 처리 전 고정 팔레트 알고리즘
고정 팔레트 알고리즘은 이미지 처리에서 이미지가 처리되기 전에 색상 팔레트를 미리 정의하는 방식을 말합니다.팔레트를 미리 정의하는 방법은 다양하며, 특정 응용 분야와 사전 지식을 기반으로 할 수 있습니다. 연구에 따르면 사람의 눈은 녹색 계열에 가장 민감하고 파란색에는 덜 민감합니다. 따라서 팔레트 설정은 인간의 시각 특성에 따라 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 색상 큐브를 빨간색 6단계, 녹색 7단계, 파란색 6단계로 나눌 수 있습니다.
고정 팔레트 알고리즘의 핵심 특징은 팔레트가 이미지의 색상 분포에 의해 결정되지 않고 사전에 미리 설정된다는 점입니다. 색상 통계 알고리즘이 이미지에서 색상 정보를 계산하는 반면, 고정 팔레트 알고리즘은 이러한 계산을 수행하지 않습니다. 이 방식은 이미지의 색상 압축 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.
그러나 이 알고리즘에는 큰 단점도 있습니다. 이미지에 유사한 색상이 포함된 경우 결과가 만족스럽지 않을 수 있습니다. 예를 들어 잔디 녹색, 양파 녹색, 진한 녹색, 연한 녹색이 포함된 들판 이미지에 고정 팔레트 알고리즘을 적용해 색상 압축을 하면 네 가지 녹색이 모두 같은 색조로 표현될 수 있습니다. 이로 인해 이미지의 미세한 색상 차이가 손실되어 결과가 분명히 만족스럽지 않게 됩니다. 따라서 고정 팔레트 알고리즘은 색상 분포가 집중된 이미지에는 적합하지 않습니다.