Dithering — Parte IV — Dithering com Difusão de Erro de Jarvis
Uma forma de obter uma imagem binária é usar a distribuição de erro de Jarvis. Semelhante à abordagem de Floyd-Steinberg, a difusão do erro é produzida através da seguinte máscara:
$$
\begin{array}{| c | c | c | c| c |}
\hline
0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ \hline
0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ \hline
0 & 0 & f(x,y) & 7/48 & 5/48 \\ \hline
3/48 & 5/48 & 7/48 & 5/48 & 3/48 \\ \hline
1/48 & 3/48 & 5/48 & 5/48 & 1/48 \\ \hline
\end{array}
$$
O algoritmo de halftoning que utiliza a difusão de erro de Jarvis, Judice e Ninke é efetuado pela seguinte função:
def jarvis(originalImage):
''' Original Jarvis Dithering Algorithm.
dithered = jarvis(originalImage)
Parameters
----------
originalImage: numpy ndarray, original image
Return
----------
dithered: numpy ndarray, dithered image
References
----------
J.Jarvis, C.Judice, and W.Ninke, ``A survey of techniques for the
display of continuous tone pictures on bilevel displays,''
em Comp. Graph and Image Proc., vol.~5, pp.~13--40, 1976.
Written by Pedro Garcia Freitas [sawp@sawp.com.br]
Copyright 2010 by Pedro Garcia Freitas
see: http://www.sawp.com.br
'''
(M, N) = originalImage.shape
threshold = 127.5
tmp = originalImage.copy()
error = 0
super = 127.5 * ones((M, 2))
infer = 127.5 * ones((2, N + 4))
tmp = concatenate((super, tmp, super), axis=1)
tmp = concatenate((tmp, infer))
dithered = tmp.copy()
for row in xrange(M):
for col in xrange(2, N + 2):
dithered[row, col] = 255.0 * int(tmp[row, col] >= threshold)
error = - dithered[row, col] + tmp[row, col]
tmp[row, col + 2] = 0.10417 * error + tmp[row, col + 2]
tmp[row, col + 1] = 0.14583 * error + tmp[row, col + 1]
tmp[row + 1, col + 2] = 0.0625 * error + tmp[row + 1, col + 2]
tmp[row + 1, col + 1] = 0.10417 * error + tmp[row + 1, col + 1]
tmp[row + 1, col + 0] = 0.14583 * error + tmp[row + 1, col + 0]
tmp[row + 1, col - 1] = 0.10417 * error + tmp[row + 1, col - 1]
tmp[row + 1, col - 2] = 0.0625 * error + tmp[row + 1, col - 2]
tmp[row + 2, col + 2] = 0.02083 * error + tmp[row + 2, col + 2]
tmp[row + 2, col + 1] = 0.0625 * error + tmp[row + 2, col + 1]
tmp[row + 2, col + 0] = 0.10417 * error + tmp[row + 2, col + 0]
tmp[row + 2, col - 1] = 0.0625 * error + tmp[row + 2, col - 1]
tmp[row + 2, col - 2] = 0.02083 * error + tmp[row + 2, col - 2]
return dithered[0:M, 2:N + 2]
A partir desta implementação, obtemos os seguintes resultados:
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