Question

我正在更新几个月前制作的Paint.net插件，它被称为模拟颜色深度，它将图像中的颜色数量减少到选定的BPP，并且很长一段时间它已经包含抖动但是永远不会订购抖动，我认为这将是一个很好的补充，因此我开始在互联网上搜索有用的东西，我最终在这个维基页面http://en.wikipedia.org/wiki/Ordered_dithering，并尝试按照伪代码

for (int y = 0; x < image.Height; y++)
{  
    for (int x = 0; x < image.Width; x++)
    {
        Color color = image.GetPixel(x, y);  
        color.R = color.R + bayer8x8[x % 8, y % 8];  
        color.G = color.G + bayer8x8[x % 8, y % 8];  
        color.B = color.B + bayer8x8[x % 8, y % 8];  
        image.SetPixel(x, y, GetClosestColor(color, bitdepth);  
    }  
}

但结果太明亮所以我决定再次检查维基页面然后我看到阈值地图右边有一个“1/65”让我想到两个错误扩散（是的我知道，奇怪吧？）并将我从bayer8x8[x % 8, y % 8]获得的值除以65，然后将该值与颜色通道相乘，但要么结果是杂乱的，要么仍然太亮（我记得它）但结果是没有像我在其他地方看到的那样，无论是太亮，太高的对比度还是太凌乱，我都没有找到任何真正有用的搜索互联网，所以有谁知道我怎么能让这个拜耳抖动正常工作？

提前致谢，Cookies

Answer 1

我认为您的原始算法（来自维基百科）没有任何问题。亮度差异可能是监视器伽玛的伪像。检查Joel Yliluoma's Positional Dithering Algorithm，关于伽玛校正的附录，关于由Joel Yliluoma（http://bisqwit.iki.fi/story/howto/dither/jy/#Appendix%201GammaCorrection）发明的抖动算法，以查看效果的解释（注意：页面图形非常重）。 p>

顺便说一句，也许该文章中详述的（显然是公共领域）算法可能是您问题的解决方案......

Answer 2

试试这个：

color.R = color.R + bayer8x8[x % 8, y % 8] * GAP / 65;

此处GAP应该是两个最接近的颜色阈值之间的距离。这取决于每像素位数。

例如，如果要将图像转换为每个像素的红色分量使用4位，则总共有16个红色等级。它们是：R = 0，R = 17，R = 34，...... R = 255。所以GAP将是17。

Answer 3

找到一个解决方案，levels是目标图像应该具有的颜色数量，d是除数（这是从我的代码（使用paint.net类）到简单的位图编辑规范化的使用GetPixel和SetPixel）

    private void ProcessDither(int levels, int d, Bitmap image)
    {
        levels -= 1;
        double scale = (1.0 / 255d);
        int t, l;

        for ( int y = rect.Top; y < rect.Bottom; y++ )
        {
            for ( int x = rect.Left; x < rect.Right; x++)
            {
                Color cp = image.GetPixel(x, y);

                int threshold = matrix[y % rows][x % cols];

                t = (int)(scale * cp.R * (levels * d + 1));
                l = t / d;
                t = t - l * d;
                cp.R = Clamp(((l + (t >= threshold ? 1 : 0)) * 255 / levels));

                t = (int)(scale * cp.G * (levels * d + 1));
                l = t / d;
                t = t - l * d;
                cp.G = Clamp(((l + (t >= threshold ? 1 : 0)) * 255 / levels));

                t = (int)(scale * cp.B * (levels * d + 1));
                l = t / d;
                t = t - l * d;
                cp.B = Clamp(((l + (t >= threshold ? 1 : 0)) * 255 / levels));

                image.SetPixel(x, y, cp);
            }
        }
    }

    private byte Clamp(int val)
    {
        return (byte)(val < 0 ? 0 : val > 255 ? 255 : val);
    }

拜耳订购抖动

3 个答案: