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Lloydの方法のテストです。
http://g0307.hp.infoseek.co.jp/Lloyd.swf
64サンプル

やっていることはとても単純で、
1.ランダムにサンプル点を初期化
2.球面ボロノイ分割
3.分割した領域内で輝度の重みをつけて重心を計算して、それを新たなサンプル位置とする
4. 2-3を収束するまで繰り返し

という手順です。画像処理のK-Meanクラスタリングと似ています。
違うところは、今考えているIBLの領域分割では画像平面ではなく、画像球面なので２点間の距離の測り方が
違うということです。よく分からないのですが、曲面の性質がよい場合には、測地線という概念で２点間の最短距離が求まり、それを距離として採用することができるようです。球面の場合には、距離は２点間の方向ベクトルの内積で測れる、ということです。

EIHDRIでは、この更新ステップに改良（段階的にサンプル数を増やしていく）を加えているようです。
サンプル数と画像を大きくすると、結構時間がかかります。