opencv学习（三）之图像像素遍历——颜色空间缩减及查找表应用

在图像处理中绕不开的是对图像像素的操作，在这篇文章中我们将深入探讨如何访问并遍历这些图素元素的方法。

1.颜色空间缩减及查找表

设想一种简单的C\C++类型的无符号字符型矩阵的存储结构，对于单通道图像而言，图像像素最多可以由256个像素值。如果图像是三通道图像，那么图像像素存储的颜色可以达到惊人的1600w。处理如此多的颜色类型对于算法的运算是一种沉重的负担。有时候我们可以找到一些既能够降低颜色数量但是并不会影响其处理结果的方法。通常我们缩减颜色空间。这就意味着我们用新输入的数值和更少的颜色来划分当前的颜色空间。
例如我们可以将值在0-9范围内的像素值看做0，将值位于10-19范围内的像素值看做10等等。当我们用int类型的数值代替uchar(unsigned char-值位于0-255之间)类型得到的结果仍为char类型。这些数值只是char类型的值，所以求出来的小数要向下取整。公式可以总结如下：

在图像处理过程中，遍历整幅图像的每一个像素点并应用上述公式是一个基本的颜色空间压缩算法。对于较大尺寸的图像，在执行相关操作之前需预先计算其像素值并将其存储于查找表中