As imagens de um diretório são primeiramente indexados. Essa indexação tem como base duas operações:
- Conversão do espaço de cores
- Obtenção da média
- Estruturação binária.
A conversão é utilizada para representar melhor as diferenças de cores observadas pela visão humana, fazendo com que as cores tenham menor prioridade do que o contraste entre claro-escuro.
A média é utilizada para obter um único pixel, que representará a imagem como um todo.
A estruturação binária é necessária para reduzir o tempo de busca na etapa de construção de uma imagem nova, funcionando da seguinte maneira:
O bit
| rep | L | A | V |
|---|---|---|---|
| Dec | L | A | V |
| Bin | L1_L0 | A1_A0 | V1_V0 |
| Final | L1_A1_V1_L0_A0_V0 |
Ex:
| rep | L | A | V |
|---|---|---|---|
| Dec | 255 | 140 | 10 |
| Bin | 11111111 | 10001100 | 1010 |
| Final | 110100100100111110101100 |
Após estas operações, o caminho até a imagem junto com sua representação binária são guardados em um banco relacional. Nele, é aplicado uma indexação do tipo B-Tree.
A B-Tree é a estruturação que possibilita a busca quase que instantânea uma vez que a complexidade de busca de qualquer elemento é O(log(n)) e, mesmo que as inserções sejam de maior complexidade, estas só ocorrem uma vez.
A imagem alvo, imagem a ser transformada em mosaico, também é transformada para o espaço LAV, porém, ao contrario das imagens do banco, ela é dividida em pedaços, "chunks", e apenas nestes pedaços é que a obtenção da média e a estruturação binária acontecem.
O número de pedaços é setado pelo usuário, podendo ser de 1 ao número de pixels da imagem alvo.
Então, para cada pedaço, uma função de busca usa o banco relacional de modo a encontrar a imagem que melhor se encaixe. Iniciando com uma tolerância zero (igual), até o total de 24 bits (totalmente diferente).
Cada pedaço carrega consigo a posição de origem na imagem alvo, assim, uma função pode usá-lo, juntamente com o resultado da função de busca, para preencher um canvas (imagem vazia) formando o mosaico.
