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我正在尝试为颜色匹配上下文编写一个有效的配对匹配算法

假设我们有一个对象（代表 CIE-LAB 颜色）：

现在假设我们有两个 LabColour 列表：

每个列表的大小为 n。最后假设我们有一个复杂的函数可以计算两种颜色之间的相似度/距离：

我想找到n两个列表中每个元素之间的最佳匹配。天真的方法是使用嵌套的 for 循环来遍历list1and list2，并使用它cie94ColourDistance来计算每个的最佳匹配。在 O(n^2) 复杂度下，这在计算上是昂贵的。

我可以更快地做到这一点 O(n^2) 吗？如果是这样，怎么做？

此外，有没有办法（例如多线程、某个库、缓存等）在 Java 中加速整个过程？

提前致谢！

所以我想在其他平台上重新创建 Android 12 新壁纸主题，但我不确定调色板生成是如何工作的。一个网站 (XDA) 说需要提取颜色然后将其转换为 Lab 颜色空间，但接下来会发生什么？

我需要从色度图中获取 CIE x 和 y 坐标。我尝试了以下方法：取一个 RGB 点，转换为 sRGB，绘制它。分别将RGB转换为xyY，比较结果。

并获得以下信息：

所以我正在寻找的坐标在 [0.3, 0.26] 左右。据我了解，要获得它们，我需要将 RGB 转换为 XYZ，并获取 XY 坐标。我找到了以下解决方案：

但是，这会产生[ 0.29439225, 0.22595116, 0.27536142]，这是不正确的。

我正在尝试找到图像分割的阈值。

我从视频中提取每个帧/图像并将其转换为 CIELAB 颜色空间，并从每个通道（l、a、b）中提取 05 个颜色特征：均值、方差、标准偏差、偏度和峰度。

这基本上就是我继续细分所需的一切。现在，要把这些特征放入一个维度为1×1027的融合向量中，然后计算这个颜色特征向量的Median Deviation，找到一个阈值进行分割。我的问题是将特征放入 1*1027 向量中的方法是什么？是某种连接吗？由于每帧有 03 个通道，那么每帧应该有 15 个特征，请问如何构建融合向量？我使用大约 280 帧的随机视频。就像我真的不明白为什么它的长度必须为 1027 以及如何处理它。这是我正在使用的一篇论文的一些解释：

M 是颜色参数的数量，所以对于每个通道，05 特征相加对吗？所以我最终会得到每个帧的 [sum1,sum2, sum3] ，但仍然不知道如何将每个帧的每个向量适合 1×1027 向量！我尝试寻找类似的方法，但没有满足我的要求。任何帮助将不胜感激，谢谢。