色の量子化
最近の量子化プログラムの中には、パレットの色の選択とディザリングを同時に行うものもある。
他にも、ここまで挙げてきたものほど使われていないものの全く異なるアプローチをとる方法がたくさん開発されてきた。1995年にオレッグ・ヴェルフカ(Oleg Verevka)によって考案されたK平均アルゴリズムは、画面上に異なる配色の多くの画像が同時に表示され、また受け入れられる色が決まっているウィンドウシステムのために設計された。それはパレットを根本から考え直し、繰り返し磨きをかけたクラスタリングの上を行く方法である。
画質が高いが動作が遅いNeuQuantというアルゴリズムは、テウボ・コホネン(英語版)の自己組織化写像を使って入力された画像の色を256色に減らす。それぞれの「ニューロン」をとってRGB色空間中での位置に持っていき、質の高いカラーマップ(英語版)を与えてその位置の色に似た色を出させるというものである。これは特にグラデーション画像について利点が大きい。
最後に、ボン大学のプッチーチャ(Puzicha)、ヘルト(Held)、ケットラー(Ketterer)、ブーマン(Buhmann)とフェルナー(Fellner)が考案した空間的色の量子化(spatial color quantization)を紹介する。これはパレットの生成を含むディザリングと、色の数が少なくても印象に残るようにモデル化した人間の知覚を組み合わせたものである。これはクラスタリングとしてのパレットの色選びをあまり厳密には行わず、元の画像での近くのピクセルの色の影響も量子化された画像のピクセルへの影響に含まれている。サンプル画像はこちら。
多くのビットマップ描画ソフトでは色の量子化がサポートされており、多色の画像を少ない色にしか対応していない画像フォーマットに変換するときには自動的に実行される。この処理のおかけでユーザーは欲しい色の数をきっちり決めることができる。
また、色の量子化は色調分離(英語版)効果を生み出すのにも使われている。ただし、色調分離は同じ色空間内で色の数を減らすことを目標とするのとほとんど変わらない。よって、普通はパレットが固定されているときに用いられる。
ベクター画像の描画ソフト中にも色の量子化を使うものがある。特に縁を見つけてビットマップ画像のトレースを作り、ラスターをベクトル化する技術に応用されている。