关于RGB565，RGB555， RGB888，RGB32的转换，在我的前一篇博文中我已经介绍过了关于RGB565->RGB888的步骤和思想。
    今天上午又研究了一个上午，就谢了下来，希望能给需要帮助的哥们一点小小指导，当然了..也期待着高手过来拍砖。
关于RGB的一点介绍:
 RGB色彩模式（也翻译为“红绿蓝”，比较少用）是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得
到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。
RGB语法:
 ( red，green，blue )　 　　参数red：integer类型，指定颜色中的红色分量强度，有效值在0到255之间；green：integer类型，指定颜色中的绿色分量
强度，有效值在0到255之间；blue：integer类型，指定颜色中的蓝色分量强度，有效值在0到255之间返回值Long。函数执行成功时返回由指定分量确定的颜色，
用长整数表示。发生错误时返回-1。如果任何参数的值为NULL，RGB()函数返回NULL。 　　用法RGB()函数使用下述公式计算表示颜色的长整数：
65536 *Blue + 256 * Green+Red其中，Blue代表蓝色分量，Green代表绿色分量，Red代表红色分量。各分量中，数值越小，亮度越低，数值越大，亮度越高。

    下面就言归正传了：就RGB各种不同位数的存储方式在我的博客http://3417300.blog.51cto.com/3407300/860523中可以找到，在这我就不再累赘了。
就RGB888->RGB565而言：其转换的具体思路如下：（注：只代表个人的方法）
1.取RGB888中第一个字节的高5位作为转换后的RGB565的第二个字节的高5位
2.取RGB888中第二个字节的高3位作为转换后的RGB565第二个字节的低3位
3.取RGB888中第二个字节的第4--6位，作为转换后的RGB565第一个字节的高3位
4.取RGB888中第二个字节的第三个字节的高5位作为转换后的RGB565第一个字节的低5位
就RGB565->RGB888而言：
RGB565的存储方式为：
R4 R3 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0
1.取RGB565第一个字节中低5位作为RGB888的高5位
2.取RGB565第二个字节中的低3位，将其左移5位，作为RGB888第二个字节的高5位
3.取RGB565第一个字节的高3位将其右移3位，作为RGB888第二个字节的4--6位
4.取RGB565第二个字节中的高5位作为RGB888第三个字节。

细心地哥们一定会发现如果我们是低位往高位上转的话，就存在一些数据精度的丢失问题，在网上查了写资料，借鉴了一下别人的方法;所谓的量化补偿，
讲一下量化压缩与量化补偿吧

 　在进行色彩格式转换的时候，经常会遇到色彩量化位数的改变，比如说从 24bit RGB888 到 16bit RGB565 的色彩转换。所谓量化压缩与量化补偿都是我个人所提出的概念，现说明如下。
量化压缩，举例：
　24bit RGB888 -> 16bit RGB565 的转换
24ibt RGB888 R7 R6 R5 R4 R3 R2 R1 R0 G7 G6 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B7 B6 B5 B4 B3 B2 B1 B0
16bit RGB656 R7 R6 R5 R4 R3 G7 G6 G5 G4 G3 G2 B7 B6 B5 B4 B3
量化位数从8bit到5bit或6bit，取原8bit的高位，量化上做了压缩，却损失了精度。
量化补偿，举例：
16bit RGB565 -> 24bit RGB888 的转换
16bit RGB656 R4 R3 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0
24ibt RGB888 R4 R3 R2 R1 R0 0 0 0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 0 0 B4 B3 B2 B1 B0 0 0 0
24ibt RGB888 R4 R3 R2 R1 R0 R2 R1 R0 G5 G4 G3 G2 G1 G0 G1 G0 B4 B3 B2 B1 B0 B2 B1 B0
说明：第二行的 24bit RGB888 数据为转换后，未进行补偿的数据，在精度上会有损失
第三行的 24bit RGB888 数据为经过量化补偿的数据，对低位做了量化补偿
可以很容易的证明，这样的补偿方法是一种合理的线性补偿。补偿的原理很简单，大家仔细想一下就明白了，因此不再详细说明。
总结一下：
量化压缩的方法：三个字取高位
量化补偿的方法：
1. 将原数据填充至高位
2. 对于低位，用原始数据的低位进行补偿
3. 如果仍然有未填充的位，继续使用原始数据的低位进行循环补偿