我试图在java中实现Floyd-Steinberg算法,但我仍有一些错误?!在我的代码中,我无法解决。也许你们中的一些人建议我如何解决这个问题。
这是方法
public DitheringGUI dith(String fileName) {
DitheringGUI g = new DitheringGUI(fileName);
for(int y = 0 ; y<g.img.getHeight();y++){
for(int x = 0 ; x < g.img.getWidth();x++){
Color oldColor = g.img.getColor(x, y);
Color newColor = palette(oldColor);
g.img.set(x, y, newColor);
int quant_Error = oldColor.getRed() - newColor.getRed();
if(x+1 < g.img.getWidth()) {
g.img.set(x+1,y,new Color( g.img.getColor(x+1, y).getRed()+quant_Error*(7/16),
g.img.getColor(x+1, y).getRed()+quant_Error*(7/16),
g.img.getColor(x+1, y).getRed()+quant_Error*(7/16)));
}
if(x-1 >=0 && y+1 <g.img.getHeight()){
g.img.set(x-1,y+1,new Color( g.img.getColor(x-1, y+1).getRed()+quant_Error*(3/16),
g.img.getColor(x-1, y+1).getRed()+quant_Error*(3/16),
g.img.getColor(x-1, y+1).getRed()+quant_Error*(3/16)));
}
if(y+1 < g.img.getHeight()){
g.img.set(x,y+1,new Color( g.img.getColor(x, y+1).getRed()+quant_Error*(5/16),
g.img.getColor(x, y+1).getRed()+quant_Error*(5/16),
g.img.getColor(x, y+1).getRed()+quant_Error*(5/16)));
}
if(x+1 < g.img.getWidth() && y+1 < g.img.getHeight()){
g.img.set(x+1,y+1,new Color( g.img.getColor(x+1, y+1).getRed()+quant_Error*(1/16),
g.img.getColor(x+1, y+1).getRed()+quant_Error*(1/16),
g.img.getColor(x+1, y+1).getRed()+quant_Error*(1/16)));
}
}
}
return g;
}
实际问题是它只是黑白而不是抖动,这意味着没有灰度。
我的意见是:http://www.directupload.net/file/d/3985/spd2k9wq.png
我的输出是:http://www.directupload.net/file/d/3985/s24rq7qo.png
请注意&#34;抖动&#34;图像过度抖动,几乎是黑色。
答案 0 :(得分:0)
您正在进行整数除法:7/16
,3/16
,5/16
,1/16
......
这些划分的结果是0
,而不是一些部分。
请确保使用浮点数,例如:7.0 / 16
,3.0 / 16
等。
答案 1 :(得分:0)
我想我看到了错误,可能是剪切和粘贴的变种:
在您的每个代码if
阻止中,您只能呼叫getRed()
而永远不会getGreen90
或getBlue()
。请参见下面的块:(重新格式化以使问题更容易发现。
if(x+1 < g.img.getWidth()) {
g.img.set(x+1,y,new Color(
g.img.getColor(x+1, y).getRed()+quant_Error*(7/16),
g.img.getColor(x+1, y).getRed()+quant_Error*(7/16),
g.img.getColor(x+1, y).getRed()+quant_Error*(7/16)));
} /\/\/\/\
here
这个和你的其他块不应该是这样的:
if(x+1 < g.img.getWidth()) {
g.img.set(x+1,y,new Color(
g.img.getColor(x+1, y).getRed()+quant_Error*(7/16),
g.img.getColor(x+1, y).getGreen()+quant_Error*(7/16),
g.img.getColor(x+1, y).getBlue()+quant_Error*(7/16)));
}
我猜你是非常接近的,而且你得到的图像看起来像是这样做的原因是因为只评估了RGB光谱的红色部分。