所謂索引影象 ，就是一種把畫素值直接作為RGB調色盤下標的影象，把畫素值直接對映成調色盤中的數值。索引影象最多隻包含256種顏色，這256中顏色分別對應0-255個值，也就是256種索引值，一般的真彩圖像中的實際資料都是RGB或者RGBA資料，而索引影象中的實際資料則是256種索引值，每個索引值對應一種RGB或者RGBA顏色資料，這樣講，相信大家更容易理解一點。

介紹完了索引影象，來引入今天研究的問題。

今天的問題是：索引影象的旋轉與縮放

我們以旋轉為例，先看一下下面幾組測試：

                                         1.索引影象                                                                                                    2.32位真彩圖像

                                        3.索引影象旋轉45度結果

                                     4.真彩圖像旋轉45度結果

大家可以看到，上面的測試中，使用相同的旋轉演算法，但是索引圖旋轉後明顯出現了鋸齒現象。

也許你要說鋸齒是因為旋轉的插值演算法問題造成的，這裡可以告訴你，上面的測試都是在PS中進行的，使用的是雙線性型插值演算法。

現在我來解釋出現上述結果的原因：

如果我們使用的是真彩圖像，那麼，影象實際資料是對應的RGBA的值，這樣，我們使用插值的結果得到的也是與周圍顏色相近的RGBA資料，因此，視覺上沒什麼差異，就像圖4一樣，旋轉後跟旋轉前的圖2差不多；

如果我們使用的是索引影象，那麼，影象實際資料是RGBA資料對應的索引值，這樣，我們使用插值的結果得到的也是與周圍索引值相近的一個索引值，注意，得到的是一個索引值，至於這個索引值對應的RGBA資料是不是與周圍顏色相近，那我們就不得而知了，因此，也就出現了圖3的結果，也就是說圖3中，鋸齒的地方，是因為插值得到的索引對應的顏色不是黑色，而是白色！

如果還不明白，我們說這樣一個例子：

假如真彩圖上有三個RGB資料：(200,200,200)，P(R,G,B)，(100,100,100)，其中P是我們要插值得到的，這裡我們使用平均法來計算P，那麼我們得到的P應該是：

P(150,150,150),這個就是實際的RGB資料，也是我們看到的影象顏色；

假如索引圖上有三個索引資料：200,P,100，這三個資料分別表示的是顏色RGB的索引，我們假設三個索引分別對應如下顏色：

200---RGB(200,200,200)

100---RGB(100,100,100)

150--RGB(255,255,255)

我們同樣使用平均值法得到P：P=150,，沒錯，但是這裡P對應的實際顏色的RGB值是(255,255,255),這個結果跟真彩圖的結果(150,150,150)有著明顯的顏色差異！

至此，相信大家已經很清楚了。

我們如何解決這個問題呢？

方案如下：

1，獲取索引影象的調色盤，也就是顏色表，這個表中記錄了索引值與顏色值的對應關係；

2，按照這個顏色表，把索引影象轉換為真彩圖像；

3，對真彩圖像進行縮放與旋轉等操作；

4，按照哦1中的顏色表將真彩旋轉結果轉換為索引影象，這個結果即為所求。

在這個方案中，如果在步驟4中出現旋轉之後的影象中的顏色值，在索引表中沒有對應關係 ，那麼，一般使用的是歐氏距離法，也就是計算當前顏色值與顏色表中 最接近(歐氏距離最小)的顏色值所對應的索引，以此索引作為結果索引即可。

這樣就可以完美解決上述 問題了。最後給一個索引圖旋轉的DEMO，程式碼沒有優化，只是說明而已：點選開啟連結