El corte mediano es un algoritmo para ordenar datos de un número arbitrario de dimensiones en series de conjuntos cortando recursivamente cada conjunto de datos en el punto mediano a lo largo de la dimensión más larga. El corte medio se utiliza normalmente para la cuantificación del color . Por ejemplo, para reducir una imagen de 64.000 colores a 256 colores, se utiliza el corte mediano para encontrar 256 colores que coincidan bien con los datos originales. [1]
Supongamos que tenemos una imagen con una cantidad arbitraria de píxeles y queremos generar una paleta de 16 colores. Pon todos los píxeles de la imagen (es decir, sus valores RGB ) en un cubo . Descubra qué canal de color (rojo, verde o azul) entre los píxeles del grupo tiene el mayor rango y luego ordene los píxeles según los valores de ese canal. Por ejemplo, si el canal azul tiene el mayor rango, entonces un píxel con un valor RGB de (32, 8, 16) es menor que un píxel con un valor RGB de (1, 2, 24) , porque 16 < 24 . Una vez ordenado el depósito, mueva la mitad superior de los píxeles a un nuevo depósito. (Es este paso el que le da su nombre al algoritmo de corte de mediana; los depósitos se dividen en dos en la mediana de la lista de píxeles). Este proceso se puede repetir para subdividir aún más el conjunto de píxeles: elija un depósito para dividir (p. ej. , el cubo con mayor gama en cualquier canal de color) y divídelo en dos. Una vez que se haya producido la cantidad deseada de depósitos, promedie los píxeles de cada depósito para obtener la paleta de colores final.