抖动算法简介

抖动算法分为随机抖动算法和有序抖动算法. 随机抖动算法随机生成一组模板方矩阵系列，并且在图像的最小和最大灰度级之间生成随机数. 有序抖动算法是为匹配操作人为设置一些模板值，主要包括离散抖动算法（DisperseDither）和聚类离散算法（clusterDith）. 分散模型由拜耳有序抖动算法表示. 后来的Ulichenay基于这两种算法，提出了一种局部聚合的整体抖动算法. 在上述抖动算法中，水平和垂直人造纹理都会出现，并且人类视觉在45度时对纹理的敏感度较低，因此VictorDistoomoklov基于拜耳有序抖动算法，将其旋转45度以获得旋转有序抖动算法. 以上两种方法对于图像数据的处理是独立的，所有错误都是固定的抖动算法，没有补偿措施.

错误分散方法使用相邻处理. 每个输出值不仅与当前像素有关，而且与相邻像素有关. 它将自身的值与上一个点的错误值和模板值组合在一起，以确定该点的输出. 该方法首次引入了错误的概念，从而大大提高了输出图像的质量. 为了避免产生人工纹理，大多数错误分散算法都使用非对称匹配移动方法，其中最典型的是“ s”型移动，即第一行从左向右扫描抖动算法，第二行用于从右向左扫描. 弗洛伊德. Stein算法是误差散布方法的典型代表.

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