@article { author = {Sardar, Alireza and Mehrshad, Nasser and Razavi, Dr. Seyyed Mohammad}, title = {A New Fast Color Reduction Method Based on Adaptive Histogram Binning Approach}, journal = {Journal of Soft Computing and Information Technology}, volume = {12}, number = {1}, pages = {1-10}, year = {2023}, publisher = {Babol Noshirvani University of Technology}, issn = {2383-1006}, eissn = {2588-4913}, doi = {}, abstract = {Most color reduction methods that are based on image clustering in a 3D color space have extremely high computational costs, especially for large size images. In this paper, a new fast adaptive color reduction method is proposed which, computationally, is independent of the image size and reduces the pixel depth from 24 bits (used to represent tristimulus values in the most commonly hardware-oriented RGB model) to a maximum of 15 bits. To achieve this purpose, by introducing a new hybrid cost function and using a modified version of the Gravitational Search Algorithm (GSA), an adaptive histogram binning approach has been developed. Although the cube re-quantization accuracy in the histogram binning approach is lower compared to the 3D data clustering method, it leads to a significant reduction in computational cost. In this paper, while taking this advantage, we seek to reduce re-quantization error using the adaptive histogram binning of RGB color components. Despite a significant reduction in pixel depth, the proposed color reduction approach, due to the adaptive reduction of image colors, results in an appropriate color reduction for a wide variety of images.}, keywords = {Swarm Intelligence,Gravitational Search Algorithm,Color reduction,Adaptive Histogram Binning}, title_fa = {روش سریع کاهش رنگ تصاویر مبتنی بر رویکرد بین‌بندی تطبیقی هیستوگرام}, abstract_fa = {اکثر روش‌های کاهش رنگ در تصاویر که مبتنی بر خوشه‌بندی تصویر در یک فضای رنگی سه بعدی ، هزینه‌های محاسباتی بسیار بالایی به خصوص برای تصاویر در اندازه‌های بزرگ دارند. در این مقاله یک روش جدید تطبیقی برای کاهش سریع رنگ ارائه شده است که از نظر محاسباتی مستقل از اندازه تصویر است و عمق پیکسل را از 24 بیت (که برای نشان دادن مقادیر سه‌گانه رنگ در اغلب مدلهای RGB  سخت افزار محور استفاده می‌شود) به حداکثر 15 بیت کاهش می‌دهد. برای دستیابی به این هدف با معرفی یک تابع هزینه ترکیبی جدید و با استفاده نسخه اصلاح شده GSA (که PABH-GSA نامیده می‌شود)، یک رویکرد بین‌بندی تطبیقی هیستوگرام ایجاد شده است. هرچند دقت بازرقومی‌سازی مکعب رنگ در رویکرد بین‌بندی هیستوگرام در مقایسه با روش خوشه‌بندی داده‌های سه بعدی کمتر است، اما کاهش قابل توجهی هزینه محاسباتی را به دنبال دارد. در این مقاله ضمن استفاده از این مزیت به دنبال کاهش خطای بازرقومی‌سازی با استفاده از بین‌بندی تطبیقی مولفه‌های رنگ RGB هستیم. علیرغم کاهش قابل توجه در عمق پیکسل، رویکرد کاهش رنگ پیشنهادی، به دلیل کاهش تطبیقی رنگ تصاویر، منجر به کاهش رنگ مناسب برای طیف گسترده ای از تصاویر می‌شود.}, keywords_fa = {هوش جمعی,الگوریتم جستجوی گرانشی,کاهش رنگ,بین‌بندی تطبیقی هیستوگرام}, url = {https://jscit.nit.ac.ir/article_121686.html}, eprint = {https://jscit.nit.ac.ir/article_121686_a81bd1cc9a99bb8954f7ca9138731088.pdf} }