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C
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C
/* Grafx2 - The Ultimate 256-color bitmap paint program
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Copyright 2007 Adrien Destugues
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Copyright 1996-2001 Sunset Design (Guillaume Dorme & Karl Maritaud)
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Grafx2 is free software; you can redistribute it and/or
|
||
modify it under the terms of the GNU General Public License
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||
as published by the Free Software Foundation; version 2
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of the License.
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||
Grafx2 is distributed in the hope that it will be useful,
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||
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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||
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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||
GNU General Public License for more details.
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||
You should have received a copy of the GNU General Public License
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||
along with Grafx2; if not, see <http://www.gnu.org/licenses/> or
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write to the Free Software Foundation, Inc.,
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59 Temple Place - Suite 330, Boston, MA 02111-1307, USA.
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*/
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||
#include <unistd.h>
|
||
#include <stdlib.h>
|
||
#include <string.h>
|
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#include <stdio.h>
|
||
#include <fcntl.h>
|
||
#include <sys/stat.h>
|
||
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#include "op_c.h"
|
||
#include "erreurs.h"
|
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#include "graph.h"
|
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#undef OPTIMISATIONS_ASSEMBLEUR
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||
void rgb2hl(int r,int g,int b,byte * hr,byte * lr,byte* sr)
|
||
{
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||
double rd,gd,bd,h,s,v,l,max,min,del,rc,gc,bc;
|
||
|
||
// convert RGB to HSV
|
||
rd = r / 255.0; // rd,gd,bd range 0-1 instead of 0-255
|
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gd = g / 255.0;
|
||
bd = b / 255.0;
|
||
|
||
// compute L
|
||
l=(rd*0.30)+(gd*0.59)+(bd*0.11);
|
||
|
||
// compute maximum of rd,gd,bd
|
||
if (rd>=gd)
|
||
{
|
||
if (rd>=bd)
|
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max = rd;
|
||
else
|
||
max = bd;
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
if (gd>=bd)
|
||
max = gd;
|
||
else
|
||
max = bd;
|
||
}
|
||
|
||
// compute minimum of rd,gd,bd
|
||
if (rd<=gd)
|
||
{
|
||
if (rd<=bd)
|
||
min = rd;
|
||
else
|
||
min = bd;
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
if (gd<=bd)
|
||
min = gd;
|
||
else
|
||
min = bd;
|
||
}
|
||
del = max - min;
|
||
v = max;
|
||
if (max != 0.0)
|
||
s = (del) / max;
|
||
else
|
||
s = 0.0;
|
||
|
||
h = -1;
|
||
if (s != 0.0)
|
||
{
|
||
rc = (max - rd) / del;
|
||
gc = (max - gd) / del;
|
||
bc = (max - bd) / del;
|
||
|
||
if (rd==max) h = bc - gc;
|
||
else if (gd==max) h = 2 + rc - bc;
|
||
else if (bd==max) h = 4 + gc - rc;
|
||
|
||
h = h * 60;
|
||
if (h<0) h += 360;
|
||
}
|
||
|
||
*hr = (h*255.0)/360;
|
||
*lr = (l*255.0);
|
||
*sr = (s*255.0);
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
///////////////////////////// M<>thodes de gestion des tables de conversion //
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
|
||
Table_conversion * TC_New(int nbb_r,int nbb_v,int nbb_b)
|
||
{
|
||
Table_conversion * n;
|
||
int taille;
|
||
|
||
n=(Table_conversion *)malloc(sizeof(Table_conversion));
|
||
if (n!=0)
|
||
{
|
||
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
|
||
n->nbb_r=nbb_r;
|
||
n->nbb_v=nbb_v;
|
||
n->nbb_b=nbb_b;
|
||
|
||
// On calcule les autres
|
||
n->rng_r=(1<<nbb_r);
|
||
n->rng_v=(1<<nbb_v);
|
||
n->rng_b=(1<<nbb_b);
|
||
n->dec_r=nbb_v+nbb_b;
|
||
n->dec_v=nbb_b;
|
||
n->dec_b=0;
|
||
n->red_r=8-nbb_r;
|
||
n->red_v=8-nbb_v;
|
||
n->red_b=8-nbb_b;
|
||
|
||
// On tente d'allouer la table
|
||
taille=(n->rng_r)*(n->rng_v)*(n->rng_b);
|
||
n->table=(byte *)malloc(taille);
|
||
if (n->table!=0)
|
||
// C'est bon!
|
||
memset(n->table,0,taille); // Inutile, mais plus propre
|
||
else
|
||
{
|
||
// Table impossible <20> allouer
|
||
free(n);
|
||
n=0;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return n;
|
||
}
|
||
|
||
void TC_Delete(Table_conversion * t)
|
||
{
|
||
free(t->table);
|
||
free(t);
|
||
}
|
||
|
||
byte TC_Get(Table_conversion * t,int r,int v,int b)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
|
||
// On r<>duit le nombre de bits par couleur
|
||
r=(r>>t->red_r);
|
||
v=(v>>t->red_v);
|
||
b=(b>>t->red_b);
|
||
|
||
// On recherche la couleur la plus proche dans la table de conversion
|
||
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
|
||
|
||
return t->table[indice];
|
||
}
|
||
|
||
void TC_Set(Table_conversion * t,int r,int v,int b,byte i)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
|
||
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
|
||
t->table[indice]=i;
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
/////////////////////////////// M<>thodes de gestion des tables d'occurence //
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
|
||
void TO_Init(Table_occurence * t)
|
||
{
|
||
int taille;
|
||
|
||
taille=(t->rng_r)*(t->rng_v)*(t->rng_b)*sizeof(int);
|
||
memset(t->table,0,taille); // On initialise <20> 0
|
||
}
|
||
|
||
Table_occurence * TO_New(int nbb_r,int nbb_v,int nbb_b)
|
||
{
|
||
Table_occurence * n;
|
||
int taille;
|
||
|
||
n=(Table_occurence *)malloc(sizeof(Table_occurence));
|
||
if (n!=0)
|
||
{
|
||
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
|
||
n->nbb_r=nbb_r;
|
||
n->nbb_v=nbb_v;
|
||
n->nbb_b=nbb_b;
|
||
|
||
// On calcule les autres
|
||
n->rng_r=(1<<nbb_r);
|
||
n->rng_v=(1<<nbb_v);
|
||
n->rng_b=(1<<nbb_b);
|
||
n->dec_r=nbb_v+nbb_b;
|
||
n->dec_v=nbb_b;
|
||
n->dec_b=0;
|
||
n->red_r=8-nbb_r;
|
||
n->red_v=8-nbb_v;
|
||
n->red_b=8-nbb_b;
|
||
|
||
// On tente d'allouer la table
|
||
taille=(n->rng_r)*(n->rng_v)*(n->rng_b)*sizeof(int);
|
||
n->table=(int *)malloc(taille);
|
||
if (n->table!=0)
|
||
// C'est bon! On initialise <20> 0
|
||
TO_Init(n);
|
||
else
|
||
{
|
||
// Table impossible <20> allouer
|
||
free(n);
|
||
n=0;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return n;
|
||
}
|
||
|
||
void TO_Delete(Table_occurence * t)
|
||
{
|
||
free(t->table);
|
||
free(t);
|
||
}
|
||
|
||
int TO_Get(Table_occurence * t,int r,int v,int b)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
|
||
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
|
||
return t->table[indice];
|
||
}
|
||
|
||
void TO_Set(Table_occurence * t,int r,int v,int b,int i)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
|
||
r=(r>>t->red_r);
|
||
v=(v>>t->red_v);
|
||
b=(b>>t->red_b);
|
||
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
|
||
t->table[indice]=i;
|
||
}
|
||
|
||
void TO_Inc(Table_occurence * t,int r,int v,int b)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
|
||
r=(r>>t->red_r);
|
||
v=(v>>t->red_v);
|
||
b=(b>>t->red_b);
|
||
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
|
||
t->table[indice]++;
|
||
}
|
||
|
||
void TO_Compter_occurences(Table_occurence * t,Bitmap24B image,int taille)
|
||
{
|
||
Bitmap24B ptr;
|
||
int indice;
|
||
|
||
for (indice=taille,ptr=image;indice>0;indice--,ptr++)
|
||
TO_Inc(t,ptr->R,ptr->V,ptr->B);
|
||
}
|
||
|
||
int TO_Compter_couleurs(Table_occurence * t)
|
||
{
|
||
int val; // Valeur de retour
|
||
int nb; // Nombre de couleurs <20> tester
|
||
int i; // Compteur de couleurs test<73>es
|
||
|
||
val=0;
|
||
nb=(t->rng_r)*(t->rng_v)*(t->rng_b);
|
||
for (i=0;i<nb;i++)
|
||
if (t->table[i]>0)
|
||
val++;
|
||
|
||
return val;
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
///////////////////////////////////////// M<>thodes de gestion des clusters //
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
|
||
void Cluster_Analyser(Cluster * c,Table_occurence * to)
|
||
{
|
||
int rmin,rmax,vmin,vmax,bmin,bmax;
|
||
int r,v,b;
|
||
|
||
// On cherche les mins et les maxs de chaque composante sur la couverture
|
||
|
||
#ifdef OPTIMISATIONS_ASSEMBLEUR
|
||
|
||
rmin=(c->rmin << to->dec_r); rmax=(c->rmax << to->dec_r);
|
||
vmin=(c->vmin << to->dec_v); vmax=(c->vmax << to->dec_v);
|
||
bmin=(c->bmin << to->dec_b); bmax=(c->bmax << to->dec_b);
|
||
OPASM_Analyser_cluster(to->table,&rmin,&vmin,&bmin,&rmax,&vmax,&bmax,
|
||
to->dec_r,to->dec_v,to->dec_b,
|
||
(1 << to->dec_r),(1 << to->dec_v),(1 << to->dec_b),
|
||
&c->occurences);
|
||
|
||
#else
|
||
|
||
int nbocc;
|
||
|
||
rmin=c->rmax; rmax=c->rmin;
|
||
vmin=c->vmax; vmax=c->vmin;
|
||
bmin=c->bmax; bmax=c->bmin;
|
||
c->occurences=0;
|
||
for (r=c->rmin;r<=c->rmax;r++)
|
||
for (v=c->vmin;v<=c->vmax;v++)
|
||
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
|
||
{
|
||
nbocc=TO_Get(to,r,v,b);
|
||
if (nbocc)
|
||
{
|
||
if (r<rmin) rmin=r;
|
||
if (r>rmax) rmax=r;
|
||
if (v<vmin) vmin=v;
|
||
if (v>vmax) vmax=v;
|
||
if (b<bmin) bmin=b;
|
||
if (b>bmax) bmax=b;
|
||
c->occurences+=nbocc;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
#endif
|
||
|
||
c->rmin=rmin; c->rmax=rmax;
|
||
c->vmin=vmin; c->vmax=vmax;
|
||
c->bmin=bmin; c->bmax=bmax;
|
||
|
||
// On regarde la composante qui a la variation la plus grande
|
||
r=((c->rmax-c->rmin)<<to->red_r)*299;
|
||
v=((c->vmax-c->vmin)<<to->red_v)*587;
|
||
b=((c->bmax-c->bmin)<<to->red_b)*114;
|
||
|
||
if (v>=r)
|
||
{
|
||
// V>=R
|
||
if (v>=b)
|
||
{
|
||
// V>=R et V>=B
|
||
c->plus_large=1;
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
// V>=R et V<B
|
||
c->plus_large=2;
|
||
}
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
// R>V
|
||
if (r>=b)
|
||
{
|
||
// R>V et R>=B
|
||
c->plus_large=0;
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
// R>V et R<B
|
||
c->plus_large=2;
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
void Cluster_Split(Cluster * c,Cluster * c1,Cluster * c2,int teinte,Table_occurence * to)
|
||
{
|
||
int limite;
|
||
int cumul;
|
||
int r,v,b;
|
||
|
||
limite=(c->occurences)/2;
|
||
cumul=0;
|
||
if (teinte==0)
|
||
{
|
||
|
||
#ifdef OPTIMISATIONS_ASSEMBLEUR
|
||
|
||
OPASM_Split_cluster_Rouge(to->table,
|
||
(c->rmin << to->dec_r),(c->vmin << to->dec_v),
|
||
(c->bmin << to->dec_b),(c->rmax << to->dec_r),
|
||
(c->vmax << to->dec_v),(c->bmax << to->dec_b),
|
||
(1 << to->dec_r),(1 << to->dec_v),
|
||
(1 << to->dec_b),limite,to->dec_r,&r);
|
||
|
||
#else
|
||
|
||
for (r=c->rmin;r<=c->rmax;r++)
|
||
{
|
||
for (v=c->vmin;v<=c->vmax;v++)
|
||
{
|
||
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
|
||
{
|
||
cumul+=TO_Get(to,r,v,b);
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
|
||
#endif
|
||
|
||
if (r==c->rmin)
|
||
r++;
|
||
// R est la valeur de d<>but du 2nd cluster
|
||
|
||
c1->Rmin=c->Rmin; c1->Rmax=r-1;
|
||
c1->rmin=c->rmin; c1->rmax=r-1;
|
||
c1->Vmin=c->Vmin; c1->Vmax=c->Vmax;
|
||
c1->vmin=c->vmin; c1->vmax=c->vmax;
|
||
c1->Bmin=c->Bmin; c1->Bmax=c->Bmax;
|
||
c1->bmin=c->bmin; c1->bmax=c->bmax;
|
||
c2->Rmin=r; c2->Rmax=c->Rmax;
|
||
c2->rmin=r; c2->rmax=c->rmax;
|
||
c2->Vmin=c->Vmin; c2->Vmax=c->Vmax;
|
||
c2->vmin=c->vmin; c2->vmax=c->vmax;
|
||
c2->Bmin=c->Bmin; c2->Bmax=c->Bmax;
|
||
c2->bmin=c->bmin; c2->bmax=c->bmax;
|
||
}
|
||
else
|
||
if (teinte==1)
|
||
{
|
||
|
||
#ifdef OPTIMISATIONS_ASSEMBLEUR
|
||
|
||
OPASM_Split_cluster_Vert(to->table,
|
||
(c->rmin << to->dec_r),(c->vmin << to->dec_v),
|
||
(c->bmin << to->dec_b),(c->rmax << to->dec_r),
|
||
(c->vmax << to->dec_v),(c->bmax << to->dec_b),
|
||
(1 << to->dec_r),(1 << to->dec_v),
|
||
(1 << to->dec_b),limite,to->dec_v,&v);
|
||
|
||
#else
|
||
|
||
for (v=c->vmin;v<=c->vmax;v++)
|
||
{
|
||
for (r=c->rmin;r<=c->rmax;r++)
|
||
{
|
||
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
|
||
{
|
||
cumul+=TO_Get(to,r,v,b);
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
|
||
#endif
|
||
|
||
if (v==c->vmin)
|
||
v++;
|
||
// V est la valeur de d<>but du 2nd cluster
|
||
|
||
c1->Rmin=c->Rmin; c1->Rmax=c->Rmax;
|
||
c1->rmin=c->rmin; c1->rmax=c->rmax;
|
||
c1->Vmin=c->Vmin; c1->Vmax=v-1;
|
||
c1->vmin=c->vmin; c1->vmax=v-1;
|
||
c1->Bmin=c->Bmin; c1->Bmax=c->Bmax;
|
||
c1->bmin=c->bmin; c1->bmax=c->bmax;
|
||
c2->Rmin=c->Rmin; c2->Rmax=c->Rmax;
|
||
c2->rmin=c->rmin; c2->rmax=c->rmax;
|
||
c2->Vmin=v; c2->Vmax=c->Vmax;
|
||
c2->vmin=v; c2->vmax=c->vmax;
|
||
c2->Bmin=c->Bmin; c2->Bmax=c->Bmax;
|
||
c2->bmin=c->bmin; c2->bmax=c->bmax;
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
|
||
#ifdef OPTIMISATIONS_ASSEMBLEUR
|
||
|
||
OPASM_Split_cluster_Bleu(to->table,
|
||
(c->rmin << to->dec_r),(c->vmin << to->dec_v),
|
||
(c->bmin << to->dec_b),(c->rmax << to->dec_r),
|
||
(c->vmax << to->dec_v),(c->bmax << to->dec_b),
|
||
(1 << to->dec_r),(1 << to->dec_v),
|
||
(1 << to->dec_b),limite,to->dec_b,&b);
|
||
|
||
#else
|
||
|
||
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
|
||
{
|
||
for (v=c->vmin;v<=c->vmax;v++)
|
||
{
|
||
for (r=c->rmin;r<=c->rmax;r++)
|
||
{
|
||
cumul+=TO_Get(to,r,v,b);
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
if (cumul>=limite)
|
||
break;
|
||
}
|
||
|
||
#endif
|
||
|
||
if (b==c->bmin)
|
||
b++;
|
||
// B est la valeur de d<>but du 2nd cluster
|
||
|
||
c1->Rmin=c->Rmin; c1->Rmax=c->Rmax;
|
||
c1->rmin=c->rmin; c1->rmax=c->rmax;
|
||
c1->Vmin=c->Vmin; c1->Vmax=c->Vmax;
|
||
c1->vmin=c->vmin; c1->vmax=c->vmax;
|
||
c1->Bmin=c->Bmin; c1->Bmax=b-1;
|
||
c1->bmin=c->bmin; c1->bmax=b-1;
|
||
c2->Rmin=c->Rmin; c2->Rmax=c->Rmax;
|
||
c2->rmin=c->rmin; c2->rmax=c->rmax;
|
||
c2->Vmin=c->Vmin; c2->Vmax=c->Vmax;
|
||
c2->vmin=c->vmin; c2->vmax=c->vmax;
|
||
c2->Bmin=b; c2->Bmax=c->Bmax;
|
||
c2->bmin=b; c2->bmax=c->bmax;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
void Cluster_Calculer_teinte(Cluster * c,Table_occurence * to)
|
||
{
|
||
int cumulR,cumulV,cumulB;
|
||
int r,v,b;
|
||
int nbocc;
|
||
|
||
byte s=0;
|
||
|
||
cumulR=cumulV=cumulB=0;
|
||
for (r=c->rmin;r<=c->rmax;r++)
|
||
for (v=c->vmin;v<=c->vmax;v++)
|
||
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
|
||
{
|
||
nbocc=TO_Get(to,r,v,b);
|
||
if (nbocc)
|
||
{
|
||
cumulR+=r*nbocc;
|
||
cumulV+=v*nbocc;
|
||
cumulB+=b*nbocc;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
c->r=(cumulR<<to->red_r)/c->occurences;
|
||
c->v=(cumulV<<to->red_v)/c->occurences;
|
||
c->b=(cumulB<<to->red_b)/c->occurences;
|
||
rgb2hl(c->r,c->v,c->b,&c->h,&c->l,&s);
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
//////////////////////////// M<>thodes de gestion des ensembles de clusters //
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
|
||
void CS_Init(ClusterSet * cs,Table_occurence * to)
|
||
{
|
||
cs->clusters[0].Rmin=cs->clusters[0].rmin=0;
|
||
cs->clusters[0].Vmin=cs->clusters[0].vmin=0;
|
||
cs->clusters[0].Bmin=cs->clusters[0].bmin=0;
|
||
cs->clusters[0].Rmax=cs->clusters[0].rmax=to->rng_r-1;
|
||
cs->clusters[0].Vmax=cs->clusters[0].vmax=to->rng_v-1;
|
||
cs->clusters[0].Bmax=cs->clusters[0].bmax=to->rng_b-1;
|
||
Cluster_Analyser(cs->clusters+0,to);
|
||
// Et hop : le 1er ensemble de couleurs est initialis<69>
|
||
cs->nb=1;
|
||
}
|
||
|
||
ClusterSet * CS_New(int nbmax,Table_occurence * to)
|
||
{
|
||
ClusterSet * n;
|
||
|
||
n=(ClusterSet *)malloc(sizeof(ClusterSet));
|
||
if (n!=0)
|
||
{
|
||
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
|
||
n->nbmax=TO_Compter_couleurs(to);
|
||
if (n->nbmax>nbmax)
|
||
n->nbmax=nbmax;
|
||
|
||
// On tente d'allouer la table
|
||
n->clusters=(Cluster *)malloc(nbmax*sizeof(Cluster));
|
||
if (n->clusters!=0)
|
||
// C'est bon! On initialise
|
||
CS_Init(n,to);
|
||
else
|
||
{
|
||
// Table impossible <20> allouer
|
||
free(n);
|
||
n=0;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return n;
|
||
}
|
||
|
||
void CS_Delete(ClusterSet * cs)
|
||
{
|
||
free(cs->clusters);
|
||
free(cs);
|
||
}
|
||
|
||
void CS_Get(ClusterSet * cs,Cluster * c)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
|
||
for (indice=0;indice<cs->nb;indice++)
|
||
if ( (cs->clusters[indice].rmin<cs->clusters[indice].rmax) ||
|
||
(cs->clusters[indice].vmin<cs->clusters[indice].vmax) ||
|
||
(cs->clusters[indice].bmin<cs->clusters[indice].bmax) )
|
||
break;
|
||
|
||
*c=cs->clusters[indice];
|
||
cs->nb--;
|
||
memcpy((cs->clusters+indice),(cs->clusters+indice+1),(cs->nb-indice)*sizeof(Cluster));
|
||
}
|
||
|
||
void CS_Set(ClusterSet * cs,Cluster * c)
|
||
{
|
||
int indice,decalage;
|
||
|
||
for (indice=0;indice<cs->nb;indice++)
|
||
if (cs->clusters[indice].occurences<c->occurences)
|
||
/*
|
||
if (((OPTPAL_Cluster[index].rmax-OPTPAL_Cluster[index].rmin+1)*
|
||
(OPTPAL_Cluster[index].gmax-OPTPAL_Cluster[index].gmin+1)*
|
||
(OPTPAL_Cluster[index].bmax-OPTPAL_Cluster[index].bmin+1))
|
||
<
|
||
((Set->rmax-Set->rmin+1)*
|
||
(Set->gmax-Set->gmin+1)*
|
||
(Set->bmax-Set->bmin+1))
|
||
)
|
||
*/
|
||
break;
|
||
|
||
if (indice<cs->nb)
|
||
{
|
||
// On distingue ici une insertion plutot qu'un placement en fin de liste.
|
||
// On doit donc d<>caler les ensembles suivants vers la fin pour se faire
|
||
// une place dans la liste.
|
||
|
||
for (decalage=cs->nb;decalage>indice;decalage--)
|
||
memcpy((cs->clusters+decalage),(cs->clusters+decalage-1),sizeof(Cluster));
|
||
}
|
||
|
||
cs->clusters[indice]=*c;
|
||
cs->nb++;
|
||
}
|
||
|
||
// D<>termination de la meilleure palette en utilisant l'algo Median Cut :
|
||
// 1) On consid<69>re l'espace (R,V,B) comme 1 bo<62>te
|
||
// 2) On cherche les extr<74>mes de la bo<62>te en (R,V,B)
|
||
// 3) On trie les pixels de l'image selon l'axe le plus long parmi (R,V,B)
|
||
// 4) On coupe la bo<62>te en deux au milieu, et on compacte pour que chaque bord corresponde bien <20> un pixel extreme
|
||
// 5) On recommence <20> couper selon le plus grand axe toutes bo<62>tes confondues
|
||
// 6) On s'arr<72>te quand on a le nombre de couleurs voulu
|
||
void CS_Generer(ClusterSet * cs,Table_occurence * to)
|
||
{
|
||
Cluster Courant;
|
||
Cluster Nouveau1;
|
||
Cluster Nouveau2;
|
||
|
||
// Tant qu'on a moins de 256 clusters
|
||
while (cs->nb<cs->nbmax)
|
||
{
|
||
// On r<>cup<75>re le plus grand cluster
|
||
CS_Get(cs,&Courant);
|
||
|
||
// On le coupe en deux
|
||
Cluster_Split(&Courant,&Nouveau1,&Nouveau2,Courant.plus_large,to);
|
||
|
||
// On compacte ces deux nouveaux (il peut y avoir un espace entre l'endroit de la coupure et les premiers pixels du cluster)
|
||
Cluster_Analyser(&Nouveau1,to);
|
||
Cluster_Analyser(&Nouveau2,to);
|
||
|
||
// On met ces deux nouveaux clusters dans le clusterSet
|
||
CS_Set(cs,&Nouveau1);
|
||
CS_Set(cs,&Nouveau2);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
void CS_Calculer_teintes(ClusterSet * cs,Table_occurence * to)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
Cluster * c;
|
||
|
||
for (indice=0,c=cs->clusters;indice<cs->nb;indice++,c++)
|
||
Cluster_Calculer_teinte(c,to);
|
||
}
|
||
|
||
void CS_Trier_par_chrominance(ClusterSet * cs)
|
||
{
|
||
int byte_used[256];
|
||
int decalages[256];
|
||
int index;
|
||
Cluster * nc;
|
||
|
||
nc=(Cluster *)malloc(cs->nbmax*sizeof(Cluster));
|
||
|
||
// Initialisation de la table d'occurence de chaque octet
|
||
for (index=0;index<256;index++)
|
||
byte_used[index]=0;
|
||
|
||
// Comptage du nombre d'occurences de chaque octet
|
||
for (index=0;index<cs->nb;index++)
|
||
byte_used[cs->clusters[index].h]++;
|
||
|
||
// Calcul de la table des d<>calages
|
||
decalages[0]=0;
|
||
for (index=1;index<256;index++)
|
||
decalages[index]=decalages[index-1]+byte_used[index-1];
|
||
|
||
// Copie r<>ordonn<6E>e dans la nouvelle liste
|
||
for (index=0;index<cs->nb;index++)
|
||
{
|
||
nc[decalages[cs->clusters[index].h]]=cs->clusters[index];
|
||
decalages[cs->clusters[index].h]++;
|
||
}
|
||
|
||
// Remplacement de la liste d<>sordonn<6E>e par celle tri<72>e
|
||
free(cs->clusters);
|
||
cs->clusters=nc;
|
||
}
|
||
|
||
void CS_Trier_par_luminance(ClusterSet * cs)
|
||
{
|
||
int byte_used[256];
|
||
int decalages[256];
|
||
int index;
|
||
Cluster * nc;
|
||
|
||
nc=(Cluster *)malloc(cs->nbmax*sizeof(Cluster));
|
||
|
||
// Initialisation de la table d'occurence de chaque octet
|
||
for (index=0;index<256;index++)
|
||
byte_used[index]=0;
|
||
|
||
// Comptage du nombre d'occurences de chaque octet
|
||
for (index=0;index<cs->nb;index++)
|
||
byte_used[cs->clusters[index].l]++;
|
||
|
||
// Calcul de la table des d<>calages
|
||
decalages[0]=0;
|
||
for (index=1;index<256;index++)
|
||
decalages[index]=decalages[index-1]+byte_used[index-1];
|
||
|
||
// Copie r<>ordonn<6E>e dans la nouvelle liste
|
||
for (index=0;index<cs->nb;index++)
|
||
{
|
||
nc[decalages[cs->clusters[index].l]]=cs->clusters[index];
|
||
decalages[cs->clusters[index].l]++;
|
||
}
|
||
|
||
// Remplacement de la liste d<>sordonn<6E>e par celle tri<72>e
|
||
free(cs->clusters);
|
||
cs->clusters=nc;
|
||
}
|
||
|
||
void CS_Generer_TC_et_Palette(ClusterSet * cs,Table_conversion * tc,struct Composantes * palette)
|
||
{
|
||
int indice;
|
||
int r,v,b;
|
||
|
||
for (indice=0;indice<cs->nb;indice++)
|
||
{
|
||
palette[indice].R=cs->clusters[indice].r;
|
||
palette[indice].V=cs->clusters[indice].v;
|
||
palette[indice].B=cs->clusters[indice].b;
|
||
|
||
for (r=cs->clusters[indice].Rmin;r<=cs->clusters[indice].Rmax;r++)
|
||
for (v=cs->clusters[indice].Vmin;v<=cs->clusters[indice].Vmax;v++)
|
||
for (b=cs->clusters[indice].Bmin;b<=cs->clusters[indice].Bmax;b++)
|
||
TC_Set(tc,r,v,b,indice);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
///////////////////////////////////////// M<>thodes de gestion des d<>grad<61>s //
|
||
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||
|
||
void DS_Init(DegradeSet * ds,ClusterSet * cs)
|
||
{
|
||
ds->degrades[0].nbcouleurs=1;
|
||
ds->degrades[0].min=cs->clusters[0].h;
|
||
ds->degrades[0].max=cs->clusters[0].h;
|
||
ds->degrades[0].hue=cs->clusters[0].h;
|
||
// Et hop : le 1er ensemble de d<>grad<61>s est initialis<69>
|
||
ds->nb=1;
|
||
}
|
||
|
||
DegradeSet * DS_New(ClusterSet * cs)
|
||
{
|
||
DegradeSet * n;
|
||
|
||
n=(DegradeSet *)malloc(sizeof(DegradeSet));
|
||
if (n!=0)
|
||
{
|
||
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
|
||
n->nbmax=cs->nbmax;
|
||
|
||
// On tente d'allouer la table
|
||
n->degrades=(Degrade *)malloc((n->nbmax)*sizeof(Degrade));
|
||
if (n->degrades!=0)
|
||
// C'est bon! On initialise
|
||
DS_Init(n,cs);
|
||
else
|
||
{
|
||
// Table impossible <20> allouer
|
||
free(n);
|
||
n=0;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
return n;
|
||
}
|
||
|
||
void DS_Delete(DegradeSet * ds)
|
||
{
|
||
free(ds->degrades);
|
||
free(ds);
|
||
}
|
||
|
||
void DS_Generer(DegradeSet * ds,ClusterSet * cs)
|
||
{
|
||
int ic,id; // Les indices de parcours des ensembles
|
||
int mdegr; // Meilleur d<>grad<61>
|
||
int mdiff; // Meilleure diff<66>rence de chrominance
|
||
int diff; // Diff<66>rence de chrominance courante
|
||
|
||
// Pour chacun des clusters <20> traiter
|
||
for (ic=1;ic<cs->nb;ic++)
|
||
{
|
||
// On recherche le d<>grad<61> le plus proche de la chrominance du cluster
|
||
mdegr=-1;
|
||
mdiff=99999999;
|
||
for (id=0;id<ds->nb;id++)
|
||
{
|
||
diff=abs(cs->clusters[ic].h - ds->degrades[id].hue);
|
||
if ((mdiff>diff) && (diff<16))
|
||
{
|
||
mdegr=id;
|
||
mdiff=diff;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Si on a trouv<75> un d<>grad<61> dans lequel inclure le cluster
|
||
if (mdegr!=-1)
|
||
{
|
||
// On met <20> jour le d<>grad<61>
|
||
if (cs->clusters[ic].h < ds->degrades[mdegr].min)
|
||
ds->degrades[mdegr].min=cs->clusters[ic].h;
|
||
if (cs->clusters[ic].h > ds->degrades[mdegr].max)
|
||
ds->degrades[mdegr].max=cs->clusters[ic].h;
|
||
ds->degrades[mdegr].hue=((ds->degrades[mdegr].hue*
|
||
ds->degrades[mdegr].nbcouleurs)
|
||
+cs->clusters[ic].h)
|
||
/(ds->degrades[mdegr].nbcouleurs+1);
|
||
ds->degrades[mdegr].nbcouleurs++;
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
// On cr<63>e un nouveau d<>grad<61>
|
||
mdegr=ds->nb;
|
||
ds->degrades[mdegr].nbcouleurs=1;
|
||
ds->degrades[mdegr].min=cs->clusters[ic].h;
|
||
ds->degrades[mdegr].max=cs->clusters[ic].h;
|
||
ds->degrades[mdegr].hue=cs->clusters[ic].h;
|
||
ds->nb++;
|
||
}
|
||
cs->clusters[ic].h=mdegr;
|
||
}
|
||
|
||
// On redistribue les valeurs dans les clusters
|
||
for (ic=0;ic<cs->nb;ic++)
|
||
cs->clusters[ic].h=ds->degrades[cs->clusters[ic].h].hue;
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
Table_conversion * Optimiser_palette(Bitmap24B image,int taille,struct Composantes * palette,int r,int v,int b)
|
||
{
|
||
Table_occurence * to;
|
||
Table_conversion * tc;
|
||
ClusterSet * cs;
|
||
DegradeSet * ds;
|
||
|
||
// Cr<43>ation des <20>l<EFBFBD>ments n<>cessaires au calcul de palette optimis<69>e:
|
||
to=0; tc=0; cs=0; ds=0;
|
||
|
||
to=TO_New(r,v,b);
|
||
if (to!=0)
|
||
{
|
||
tc=TC_New(r,v,b);
|
||
if (tc!=0)
|
||
{
|
||
|
||
// Premi<6D>re <20>tape : on compte les pixels de chaque couleur pour pouvoir trier l<> dessus
|
||
TO_Compter_occurences(to,image,taille);
|
||
|
||
cs=CS_New(256,to);
|
||
if (cs!=0)
|
||
{
|
||
// C'est bon, on a pu tout allouer
|
||
|
||
// On g<>n<EFBFBD>re les clusters (avec l'algo du median cut)
|
||
CS_Generer(cs,to);
|
||
|
||
// On calcule la teinte de chaque pixel (Luminance et chrominance)
|
||
CS_Calculer_teintes(cs,to);
|
||
|
||
ds=DS_New(cs);
|
||
if (ds!=0)
|
||
{
|
||
DS_Generer(ds,cs);
|
||
DS_Delete(ds);
|
||
}
|
||
|
||
// Enfin on trie les clusters (donc les couleurs de la palette) dans un ordre sympa : par couleur, et par luminosit<69> pour chaque couleur
|
||
CS_Trier_par_luminance(cs);
|
||
CS_Trier_par_chrominance(cs);
|
||
|
||
// Enfin on g<>n<EFBFBD>re la palette et la table de correspondance entre chaque couleur 24b et sa couleur palette associ<63>e.
|
||
CS_Generer_TC_et_Palette(cs,tc,palette);
|
||
|
||
CS_Delete(cs);
|
||
TO_Delete(to);
|
||
return tc;
|
||
}
|
||
TC_Delete(tc);
|
||
}
|
||
TO_Delete(to);
|
||
}
|
||
// Si on arrive ici c'est que l'allocation n'a pas r<>ussi,
|
||
// l'appelant devra recommencer avec une pr<70>cision plus faible (3 derniers param<61>tres)
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
#ifdef OPTIMISATIONS_ASSEMBLEUR
|
||
|
||
void Convert_bitmap_24B_to_256_Floyd_Steinberg(Bitmap256 dest,Bitmap24B source,int largeur,int hauteur,struct Composantes * palette,Table_conversion * tc)
|
||
// Cette fonction d<>grade au fur et <20> mesure le bitmap source, donc soit on ne
|
||
// s'en ressert pas, soit on passe <20> la fonction une copie de travail du
|
||
// bitmap original.
|
||
{
|
||
Bitmap24B courant;
|
||
Bitmap256 d;
|
||
int y;
|
||
|
||
|
||
// On initialise les variables de parcours:
|
||
courant=source;
|
||
d =dest;
|
||
|
||
if ((largeur>0) && (hauteur>0))
|
||
{
|
||
if (hauteur>1)
|
||
{
|
||
// Traitement de la 1<>re ligne <20> l'avant-derni<6E>re
|
||
|
||
if (largeur>1)
|
||
{
|
||
// Il y a plusieurs colonnes
|
||
for (y=0;y<hauteur-1;y++)
|
||
{
|
||
// Premier pixel de la ligne
|
||
OPASM_DitherFS_623(d,courant,largeur-2,palette,tc->table,
|
||
tc->red_r,tc->red_v,tc->red_b,
|
||
tc->nbb_v,tc->nbb_b);
|
||
courant++;
|
||
d++;
|
||
// Pixels interm<72>diaires de la ligne
|
||
if (largeur>2)
|
||
{
|
||
OPASM_DitherFS_6123(d,courant,largeur-2,palette,tc->table,
|
||
tc->red_r,tc->red_v,tc->red_b,
|
||
tc->nbb_v,tc->nbb_b);
|
||
courant+=largeur-2;
|
||
d+=largeur-2;
|
||
}
|
||
// Dernier pixel de la ligne
|
||
OPASM_DitherFS_12(d,courant,largeur-2,palette,tc->table,
|
||
tc->red_r,tc->red_v,tc->red_b,
|
||
tc->nbb_v,tc->nbb_b);
|
||
courant++;
|
||
d++;
|
||
}
|
||
}
|
||
else
|
||
{
|
||
OPASM_DitherFS_2(d,courant,hauteur-1,palette,tc->table,
|
||
tc->red_r,tc->red_v,tc->red_b,
|
||
tc->nbb_v,tc->nbb_b);
|
||
courant+=hauteur-1;
|
||
d+=hauteur-1;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Traitement de la derni<6E>re ligne
|
||
|
||
if (largeur>1)
|
||
{
|
||
// Il y a plusieurs colonnes
|
||
OPASM_DitherFS_6(d,courant,largeur-1,palette,tc->table,
|
||
tc->red_r,tc->red_v,tc->red_b,
|
||
tc->nbb_v,tc->nbb_b);
|
||
courant+=largeur-1;
|
||
d+=largeur-1;
|
||
}
|
||
// Le dernier pixel
|
||
OPASM_DitherFS(d,courant,tc->table,
|
||
tc->red_r,tc->red_v,tc->red_b,
|
||
tc->nbb_v,tc->nbb_b);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
#else
|
||
|
||
int Valeur_modifiee(int valeur,int modif)
|
||
{
|
||
valeur+=modif;
|
||
if (valeur<0)
|
||
valeur=0;
|
||
else if (valeur>255)
|
||
valeur=255;
|
||
return valeur;
|
||
}
|
||
|
||
void Convert_bitmap_24B_to_256_Floyd_Steinberg(Bitmap256 Dest,Bitmap24B Source,int largeur,int hauteur,struct Composantes * palette,Table_conversion * tc)
|
||
// Cette fonction d<>grade au fur et <20> mesure le bitmap source, donc soit on ne
|
||
// s'en ressert pas, soit on passe <20> la fonction une copie de travail du
|
||
// bitmap original.
|
||
{
|
||
Bitmap24B Courant;
|
||
Bitmap24B C_plus1;
|
||
Bitmap24B S_moins1;
|
||
Bitmap24B Suivant;
|
||
Bitmap24B S_plus1;
|
||
Bitmap256 D;
|
||
int Pos_X,Pos_Y;
|
||
int Rouge,Vert,Bleu;
|
||
int DRouge,DVert,DBleu;
|
||
int ERouge,EVert,EBleu;
|
||
|
||
// On initialise les variables de parcours:
|
||
Courant =Source; // Le pixel dont on s'occupe
|
||
Suivant =Courant+largeur; // Le pixel en dessous
|
||
C_plus1 =Courant+1; // Le pixel <20> droite
|
||
S_moins1=Suivant-1; // Le pixel en bas <20> gauche
|
||
S_plus1 =Suivant+1; // Le pixel en bas <20> droite
|
||
D =Dest;
|
||
|
||
// On parcours chaque pixel:
|
||
for (Pos_Y=0;Pos_Y<hauteur;Pos_Y++)
|
||
{
|
||
for (Pos_X=0;Pos_X<largeur;Pos_X++)
|
||
{
|
||
// On prends la meilleure couleur de la palette qui traduit la couleur
|
||
// 24 bits de la source:
|
||
Rouge=Courant->R;
|
||
Vert =Courant->V;
|
||
Bleu =Courant->B;
|
||
// Cherche la couleur correspondant dans la palette et la range dans l'image de destination
|
||
*D=TC_Get(tc,Rouge,Vert,Bleu);
|
||
|
||
// Puis on calcule pour chaque composante l'erreur d<>e <20> l'approximation
|
||
Rouge=palette[*D].R - Rouge;
|
||
Vert =palette[*D].V - Vert;
|
||
Bleu =palette[*D].B - Bleu;
|
||
|
||
// On initialise la quantit<69> d'erreur diffus<75>e
|
||
DRouge=Rouge;
|
||
DVert =Vert;
|
||
DBleu =Bleu;
|
||
|
||
// Et dans chaque pixel voisin on propage l'erreur
|
||
// A droite:
|
||
ERouge=(Rouge*7)/16.0;
|
||
EVert =(Vert *7)/16.0;
|
||
EBleu =(Bleu *7)/16.0;
|
||
if (Pos_X+1<largeur)
|
||
{
|
||
// Valeur_modifiee fait la somme des 2 params en bornant sur [0,255]
|
||
C_plus1->R=Valeur_modifiee(C_plus1->R,ERouge);
|
||
C_plus1->V=Valeur_modifiee(C_plus1->V,EVert );
|
||
C_plus1->B=Valeur_modifiee(C_plus1->B,EBleu );
|
||
}
|
||
DRouge-=ERouge;
|
||
DVert -=EVert;
|
||
DBleu -=EBleu;
|
||
// En bas <20> gauche:
|
||
if (Pos_Y+1<hauteur)
|
||
{
|
||
ERouge=(Rouge*3)/16.0;
|
||
EVert =(Vert *3)/16.0;
|
||
EBleu =(Bleu *3)/16.0;
|
||
if (Pos_X>0)
|
||
{
|
||
S_moins1->R=Valeur_modifiee(S_moins1->R,ERouge);
|
||
S_moins1->V=Valeur_modifiee(S_moins1->V,EVert );
|
||
S_moins1->B=Valeur_modifiee(S_moins1->B,EBleu );
|
||
}
|
||
DRouge-=ERouge;
|
||
DVert -=EVert;
|
||
DBleu -=EBleu;
|
||
// En bas:
|
||
ERouge=(Rouge/4);
|
||
EVert =(Vert /4);
|
||
EBleu =(Bleu /4);
|
||
Suivant->R=Valeur_modifiee(Suivant->R,ERouge);
|
||
Suivant->V=Valeur_modifiee(Suivant->V,EVert );
|
||
Suivant->B=Valeur_modifiee(Suivant->B,EBleu );
|
||
DRouge-=ERouge;
|
||
DVert -=EVert;
|
||
DBleu -=EBleu;
|
||
// En bas <20> droite:
|
||
if (Pos_X+1<largeur)
|
||
{
|
||
S_plus1->R=Valeur_modifiee(S_plus1->R,DRouge);
|
||
S_plus1->V=Valeur_modifiee(S_plus1->V,DVert );
|
||
S_plus1->B=Valeur_modifiee(S_plus1->B,DBleu );
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// On passe au pixel suivant :
|
||
Courant++;
|
||
C_plus1++;
|
||
S_moins1++;
|
||
Suivant++;
|
||
S_plus1++;
|
||
D++;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
}
|
||
|
||
#endif
|
||
|
||
|
||
|
||
static const byte precision_24b[]=
|
||
{
|
||
8,8,8,
|
||
6,6,6,
|
||
6,6,5,
|
||
5,6,5,
|
||
5,5,5,
|
||
5,5,4,
|
||
4,5,4,
|
||
4,4,4,
|
||
4,4,3,
|
||
3,4,3,
|
||
3,3,3,
|
||
3,3,2};
|
||
|
||
|
||
// Convertie avec le plus de pr<70>cision possible une image 24b en 256c
|
||
// Renvoie s'il y a eu une erreur ou pas..
|
||
|
||
// Cette fonction utilise l'algorithme "median cut" (Optimiser_palette) pour trouver la palette, et diffuse les erreurs avec floyd-steinberg.
|
||
|
||
int Convert_bitmap_24B_to_256(Bitmap256 Dest,Bitmap24B Source,int largeur,int hauteur,struct Composantes * palette)
|
||
{
|
||
Table_conversion * table; // table de conversion
|
||
int ip; // Indice de pr<70>cision pour la conversion
|
||
|
||
// On essaye d'obtenir une table de conversion qui loge en m<>moire, avec la
|
||
// meilleure pr<70>cision possible
|
||
for (ip=0;ip<(10*3);ip+=3)
|
||
{
|
||
table=Optimiser_palette(Source,largeur*hauteur,palette,precision_24b[ip+0],
|
||
precision_24b[ip+1],precision_24b[ip+2]);
|
||
if (table!=0)
|
||
break;
|
||
}
|
||
|
||
if (table!=0)
|
||
{
|
||
Convert_bitmap_24B_to_256_Floyd_Steinberg(Dest,Source,largeur,hauteur,palette,table);
|
||
TC_Delete(table);
|
||
return 0;
|
||
}
|
||
else
|
||
return 1;
|
||
}
|
||
|
||
|
||
|