Любой более быстрый алгоритм для преобразования из RGB в CMYK

Вот как я делаю преобразование из RGB в CMYK, используя более "правильный" способ - то есть используя цветовой профиль ICC.

// Convert RGB to CMYK with level shift (minus 128)
private void RGB2CMYK(int[] rgb, float[][] C, float[][] M, float[][] Y, float[][] K, int imageWidth, int imageHeight) throws Exception {
    ColorSpace instance = new ICC_ColorSpace(ICC_Profile.getInstance(JPEGWriter.class.getResourceAsStream(pathToCMYKProfile)));
    float red, green, blue, cmyk[];
    //
    for(int i = 0, index = 0; i < imageHeight; i++) {
        for(int j = 0; j < imageWidth; j++, index++) {
            red = ((rgb[index] >> 16) & 0xff)/255.0f;
            green = ((rgb[index] >> 8) & 0xff)/255.0f;
            blue = (rgb[index] & 0xff)/255.0f;
            cmyk = instance.fromRGB(new float[] {red, green, blue});
            C[i][j] = cmyk[0]*255.0f - 128.0f;
            M[i][j] = cmyk[1]*255.0f - 128.0f;
            Y[i][j] = cmyk[2]*255.0f - 128.0f;
            K[i][j] = cmyk[3]*255.0f - 128.0f;
        }
    }
}

Моя проблема: это слишком медленно, учитывая большое изображение. В одном случае мне потребовалось около 104 секунд вместо обычных 2 секунд, чтобы записать данные в виде изображения JPEG. Оказывается, вышеупомянутое преобразование является наиболее трудоемкой частью.

Мне интересно, есть ли способ сделать это быстрее. Примечание: я не собираюсь использовать дешевый алгоритм конвертации, который можно найти в Интернете.

Обновление: по предложению haraldK, вот исправленная версия:

private void RGB2CMYK(int[] rgb, float[][] C, float[][] M, float[][] Y, float[][] K, int imageWidth, int imageHeight) throws Exception {
    if(cmykColorSpace == null)
        cmykColorSpace = new ICC_ColorSpace(ICC_Profile.getInstance(JPEGWriter.class.getResourceAsStream(pathToCMYKProfile)));
    DataBuffer db = new DataBufferInt(rgb, rgb.length);
    WritableRaster raster = Raster.createPackedRaster(db, imageWidth, imageHeight, imageWidth,  new int[] {0x00ff0000, 0x0000ff00, 0x000000ff}, null);
    ColorSpace sRGB = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_sRGB);

    ColorConvertOp cco = new ColorConvertOp(sRGB, cmykColorSpace, null);

    WritableRaster cmykRaster = cco.filter(raster, null);
    byte[] o = (byte[])cmykRaster.getDataElements(0, 0, imageWidth, imageHeight, null);

    for(int i = 0, index = 0; i < imageHeight; i++) {
        for(int j = 0; j < imageWidth; j++) {
            C[i][j] = (o[index++]&0xff) - 128.0f;
            M[i][j] = (o[index++]&0xff) - 128.0f;
            Y[i][j] = (o[index++]&0xff) - 128.0f;
            K[i][j] = (o[index++]&0xff) - 128.0f;
        }
    }
}

Обновление: я также обнаружил, что гораздо быстрее сделать фильтр на BufferedImage вместо растра. Смотрите этот пост: преобразование массива ARGB в массив байтов CMYKA

Источник

3 ответа

Решение

Вы, вероятно, должны использовать ColorConvertOp, Он использует оптимизированный собственный код на большинстве платформ и поддерживает преобразования профилей ICC.

Не уверен, как быстро это будет работать при использовании float основан Raster с, но это делает работу.

Что-то вроде:

ICC_Profile cmyk = ...;
ICC_Profile sRGB = ...;

ColorConvertOp cco = new ColorConvertOp(sRGB, cmyk);

Raster rgbRaster = ...;
WritableRaster cmykRaster = cco.filter(rgbRaster, null); 

// Or alternatively, if you have a BufferedImage input
BufferedImage rgbImage = ...;
BufferedImage cmykImage = cco.filter(rgbImage, null);
Источник

Вы должны избавиться от выделения памяти в самом внутреннем цикле. new это чрезмерно дорогая операция. Также он может запустить сборщика мусора в действие, что добавляет дополнительную пенальти.

Источник

Если вы можете уменьшить потребление памяти, вы можете создать таблицу соответствия:

private void RGB2CMYK(int[] rgb, float[][] C, float[][] M, float[][] Y, float[][] K, int imageWidth, int imageHeight) throws Exception {
    ColorSpace cs = new ICC_ColorSpace(...);
    int[] lookup = createRGB2CMYKLookup(cs);
    for(int y = 0, index = 0; y < imageHeight; y++) {
        for(int x = 0; x < imageWidth; x++, index++) {
            int cmyk = lookup[rgb[index]];
            C[y][x] = ((cmyk >> 24) & 255) - 128F;
            M[y][x] = ((cmyk >> 16) & 255) - 128F;
            Y[y][x] = ((cmyk >>  8) & 255) - 128F;
            K[y][x] = ((cmyk      ) & 255) - 128F;
        }
    }
}

static int[] createRGB2CMYKLookup(ColorSpace cs) {
    int[] lookup = new int[16 << 20]; // eats 16m times 4 bytes = 64mb
    float[] frgb = new float[3];
    float fcmyk[];
    for (int rgb=0; rgb<lookup.length; ++rgb) {
        frgb[0] = ((rgb >> 16) & 255) / 255F;
        frgb[1] = ((rgb >>  8) & 255) / 255F;
        frgb[2] = ((rgb      ) & 255) / 255F;
        fcmyk = cs.fromRGB(frgb);
        int c = (int) (fcmyk[0] * 255F);
        int m = (int) (fcmyk[1] * 255F);
        int y = (int) (fcmyk[2] * 255F);
        int k = (int) (fcmyk[3] * 255F);
        int icmyk = (c << 24) | (m << 16) | (y << 8) | k; 
    }
    return lookup;
}

Теперь это может фактически ухудшить производительность для небольших изображений как таковых. Это поможет, только если вы сможете повторно использовать таблицу поиска для нескольких изображений, но, как показывает ваш пример, вы на самом деле используете один и тот же профиль ICC снова и снова. Таким образом, вы можете кэшировать таблицу поиска и оплачивать ее стоимость инициализации только один раз:

 static int[] lookup;
 static {
    ColorSpace cs = new ICC_ColorSpace(...);
    lookup = createRGB2CMYKLookup(cs);
 }

// convert always using (the same) lookup table
private void RGB2CMYK(int[] rgb, float[][] C, float[][] M, float[][] Y, float[][] K, int imageWidth, int imageHeight) throws Exception {
    for(int y = 0, index = 0; y < imageHeight; y++) {
        for(int x = 0; x < imageWidth; x++, index++) {
            int cmyk = lookup[rgb[index]];
            C[y][x] = ((cmyk >> 24) & 255) - 128F;
            M[y][x] = ((cmyk >> 16) & 255) - 128F;
            Y[y][x] = ((cmyk >>  8) & 255) - 128F;
            K[y][x] = ((cmyk      ) & 255) - 128F;
        }
    }
}
Источник
Другие вопросы по тегам