下采样颜色数

Question

我想用颜色绘制三维数据集。也就是说，每个点都有一个相关的rgb颜色。当我将scatter3用于此任务时，绘图过程非常缓慢。我已经搜索了其他选项，并从FileExchange中获得了函数FileExchange：

然而，该函数只能通过索引引用某些颜色图来绘制每个点的颜色，并且不能直接获取rgb值。此外，它还多次使用plot3进行绘图，当颜色映射太大时，绘图速度也会非常慢。

所以，我在想：

是否有一个函数可以减少颜色的数量？也就是说，我把一个Nx3RGB-Array传递给函数，函数返回索引和一个新的数组A，其中size(A,1) < N和A(indices,:)是新的近似颜色。

Answer 1

是的，在核心Matlab：rgb2ind中有这样一个函数。它的目的是通过索引图像来近似真实颜色图像，因此我们必须稍微修改一下才能使它工作。

我假设xyz是一个N x 3坐标数组，rgb是一个N x 3颜色数组。如果所有颜色都不同，

scatter3(xyz(:,1), xyz(:,2), xyz(:,3), 4, rgb)

N= 100000 (在我的机器上)大约需要21秒。

如果ncol是用于逼近的不同颜色的数目，那么这就实现了这样的效果：

% convert colors from 0–1 double format to 0–255 uint8 format
rgb = uint8(floor(rgb * (256 - eps)));
% give the color array the form of a truecolor image (N x 1 x 3)
rgb = permute(rgb, [1 3 2]);
% reduce the number of colors
[ind, map] = rgb2ind(rgb, ncol, 'nodither');

其结果是将整数色指数ind序列转化为彩色映射map。nodither选项是必要的，因为我们的rgb并不是真正的图像，因此空间误差扩散在这里是没有意义的。现在可以使用

scatter3(xyz(:,1), xyz(:,2), xyz(:,3), 4, ind)
colormap(map)
caxis([0 ncol] - 0.5)    % ensure the correct 1:1 mapping

对于ncols = 100，颜色转换和绘图一起大约需要1.4秒，速度提高了15倍！

rgb2ind在RGB空间中进行最小方差量化，这意味着它在逼近时只考虑数值相似性，而不考虑视觉相似性。应该可以通过使用另一个颜色空间进行近似来改进结果，例如CIE 。