256色视频模式由于采用了调色板，在显存里存放的像素值实际上是是调色板的索引号，256色的BMP文件也与之类似，其数据域里存放的也是调色板的索引号，这种情况下给我们的Alpha混客带来极大的不方便。
在实际的应用中，通常是选定一个固定的调色板，然后在这个调色板下进行绘图操作。这是因为一副图像在不同的调色板下有不同的显示效果，两个采用不同调色板的位图在一般情况下是不能同屏显示的。所以通常的情况是选择一个通用的调色板，在把各个位图都抖动处理为使用这个通用调色板的位图，从而解决了同屏显示的问题。这样看来，如何选择一个通用的调色板就是关键了。
大家都知道VGA/SVGA的调色板寄存器通常为6 bits，每个寄存器存放一个颜色分量，一个RGB颜色向量就需要三个寄存器来存放，因此最多能表示 2^6*2^6*2^6=256k 种颜色，这个颜色范围是很大的。而VGA/SVGA只有256组调色板寄存器，，因此要在(0,0,0)-(63,63,63)这样一个向量空间中，精选出256个颜色向量。这有点和线性代数中求向量空间的基（极大无关组）类似。我们的任务也类似于要在(0,0,0)-(63,63,63)这个颜色空间中找出一个基。简单的说就是要找出256个颜色向量，组成一个颜色调色板，并且要使这256个颜色均匀分布于(0,0,0)-(63,63,63)这个空间中，并且还要保证其独立性。详细的做法这里不再探讨，而只给出一个比较通用的调色板。
R(i)=(i/32%8)*9;
G(i)=(i/4%8)*9;
B(i)=(i%4)*21;
其中i为寄存器组号，R(i)、G(i)、B(i)分别为该寄存器的RGB颜色分量值，这是一个从i到R(i)、G(i)、B(i)的变换式。
由此可以写出其逆变换式：
i=R/9*32+G/9*4+B/21;
做一下优化，可以不做乘法和除法运算，得到如下式子：
R(i)=(((i>>5)%8)<<3)+((i>>5)%8);
G(i)=(((i>>2)4%8)<<3)+((i>>2)4%8);
B(i)=((i%4)<<4)+((i%4)<<2)+(i%4);
i=((R/9)<<5)+((G/9)<<2)+B/21;
根据这两个变换式我们可以写出两个宏，用于求取对应(R,G,B)的颜色号i，和颜色号i对应的(R,G,B)值。
#define RGB(r,g,b) ((((r)/9)<<5)+(((g)/9)<<2)+(b)/21)
#define ARGB(r,g,b) RGB(r+4,g+4,b+10)
#define GETRGB(i,pr,pg,pb) {*(pr)=(((i>>5)%8)<<3)+((i>>5)%8);*(pg)=(((i>>2)4%8)<<3)+((i>>2)4%8);(*pb)=((i%4)<<4)+((i%4)<<2)+(i%4);}
其中ARGB（Adjusted RGB）宏是对RGB宏的矫正，因为RGB宏存在误差。
这样我们就建立起了i与(R,G,B)的对应关系，这我为我们的Alpha混合铺平了道路。
现在再谈谈Alpha混合。Alpha混合指的是给定两个点P1、P2，其RGB颜色分量分别为(r1,g1,b1)和(r2,g2,b2)，假定P1位于P2的后面，P2的透明度为a(0%<a<100%)，要求我没透过点P2看到P1的颜色值是多少。假定该值为P3(r3,g3,b3)，其计算公式如下：
r3=(1-a)*r2+a*r1;
g3=(1-a)*g2+a*g1;
b3=(1-a)*b2+a*b1;
这就是通常所说的Alpha混合。
优化一下得到：
r3=r2+a*(r1-r2);
g3=g2+a*(g1-g2);
b3=b2+a*(b1-b2);
少做了一次乘法运算。但由于a为浮点数，运算起来仍然很慢，所以一般不采用上面的公式，而采用整数级的Alpha混合，如下：
r2=r2+n*(r1-r2)/256;
g2=g2+n*(g1-g2)/256;
b2=b2+n*(b1-b2)/256;
以上为256级Alpha混合公式，由于VGA/SVGA调色板寄存器为6bits，所以做256色的Alpha混合意义不大。
而采用一下的64级Alpha混合公式：
r2=r2+n*(r1-r2)/64;
g2=g2+n*(g1-g2)/64;
b2=b2+n*(b1-b2)/64;
进一步优化为L：
r2=r2+(n*(r1-r2)>>6);
g2=g2+(n*(g1-g2)>>6);
b2=b2+(n*(b1-b2)>>6);
仅做了一次乘法运算，这样程序应该能跑得飞快了。
下面给出混合一个点的Alpha算法：
int Alpha(int p1,int p2,int n)
{
int c1[3];
int c2[3];
int c3[3];
GETRGB(p1,c1,c1+1,c1+2);
GETRGB(p2,c2,c2+1,c2+2);
c3[0]=c2[0]+(n*(c1[0]-c2[0])>>6);
c3[1]=c2[1]+(n*(c1[1]-c2[1])>>6);
c3[2]=c2[2]+(n*(c1[2]-c2[2])>>6);
return ARGB(c3[0],c3[1],c3[2]);
}
对半透明混合，可有如下更快的公式：
r2=r2+((r1-r2)>>1);
g2=g2+((g1-g2)>>1);
b2=b2+((b1-b2)>>1);
这个公式没有乘法和除法，半透明在游戏中运用也很广。
以下是半透明的Alpha混合：
int Alpha(int p1,int p2,int n)
{
int c1[3];
int c2[3];
int c3[3];
GETRGB(p1,c1,c1+1,c1+2);
GETRGB(p2,c2,c2+1,c2+2);
c3[0]=c2[0]+((c1[0]-c2[0])>>1);
c3[1]=c2[1]+((c1[1]-c2[1])>>1);
c3[2]=c2[2]+((c1[2]-c2[2])>>1);
return ARGB(c3[0],c3[1],c3[2]);
}
对于n级Alpha混合中的乘法运算，我们也有办法进一步优化，可以采用移位乘法的技术来实现快速的乘法运算，但性能提升不大，有兴趣的朋友可以自己查阅相关资料，这里不再详述。
（注：以上的实现在我的一个名为VGA13H Graphics Lib的函数库里面有源程序，大家可以在我的网站上下载，地址：http://rockcarry.126.com）
作者：陈凯
2004.10.10
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