ディザリング画像処理
昨日
ディザリング画像処理
ディザリングとは
- 画像ファイルの容量を削減（量子化）する際する際，丸め誤差が発生する
- あるピクセルで出現した誤差を，隣接する複数のピクセルに投げつけることを繰り返す （ディザリング）
- 画像全体に出現する量子化の際の誤差が小さくなる
- 見やすさ，芸術性
https://github.com/yif11/dithering_py
ナイーブな量子化
- 画像をグレースケールに変換し，各ピクセルを 0 or 255 に変換
誤差を右隣に拡散
- あるピクセルの誤差をそのまま右隣に拡散（重み1）
- ナイーブなものより少し自然に見えるが，ところどころ違和感がある
Floyd-Steinberg Dithering
- 誤差を，右隣と左下，下，右下方向にそれぞれ 7/16, 3/16, 5/16, 1/16 の重みをつけて拡散
- 右隣のみへの拡散と比べて違和感が減少 & 見やすくなった
Atkinson Dithering
- 誤差を，右と下にそれぞれ2ピクセル，左下と右下にそれぞれ1ピクセル，合計6箇所に 1/8 ずつ重みをつけて拡散 （2/8 分の誤差は捨てられる）
- Floyd-Steinberg Dithering より誤差が大きいが，逆に良い印象を受ける
まとめ
- ディザリング手法によって印象が変わる
- グレースケールで実験したが，RGBカラーの表現をする場合は3チャネル分誤差を拡散しないといけない