Conceito de Dithering

Nos últimos dois tutoriais de quantização e contorno, vimos que reduzir o nível de cinza de uma imagem reduz o número de cores necessárias para denotar uma imagem. Se os níveis de cinza forem reduzidos em dois 2, a imagem que aparece não tem muita resolução espacial ou não é muito atraente.

Dithering

Dithering é o processo pelo qual criamos ilusões da cor que não estão realmente presentes. Isso é feito pelo arranjo aleatório de pixels.

Por exemplo. Considere esta imagem.

Esta é uma imagem com apenas pixels em preto e branco. Seus pixels são organizados em uma ordem para formar outra imagem mostrada abaixo. Observe que a disposição dos pixels foi alterada, mas não a quantidade de pixels.

Por que hesitar?

Por que precisamos hesitar, a resposta está em sua relação com a quantização.

Dithering com quantização

Quando realizamos a quantização, até o último nível, vemos que a imagem que vem no último nível (nível 2) é assim.

Agora, como podemos ver pela imagem aqui, a imagem não é muito clara, especialmente se você olhar para o braço esquerdo e as costas da imagem do Einstein. Também esta foto não contém muitas informações ou detalhes do Einstein.

Agora, se formos mudar esta imagem para alguma imagem que forneça mais detalhes do que isso, temos que executar o pontilhamento.

Executando dithering

Em primeiro lugar, vamos trabalhar na trégua. O pontilhamento geralmente funciona para melhorar o limiar. Durante a retenção, as bordas nítidas aparecem onde os gradientes são suaves em uma imagem.

No limiar, simplesmente escolhemos um valor constante. Todos os pixels acima desse valor são considerados 1 e todos os valores abaixo dele são considerados 0.

Conseguimos essa imagem após o limite.

Pois não há muita mudança na imagem, pois os valores já são 0 e 1 ou preto e branco nesta imagem.

Agora nós executamos algum dithering aleatório nele. É algum arranjo aleatório de pixels.

Conseguimos uma imagem que dá mais detalhes, mas seu contraste é muito baixo.

Então, fazemos mais um pontilhamento que aumentará o contraste. A imagem que obtivemos é esta:

Agora nós misturamos os conceitos de dithering aleatório, junto com o threshold e temos uma imagem como esta.

Agora você vê, nós temos todas essas imagens apenas reorganizando os pixels de uma imagem. Esse rearranjo pode ser aleatório ou de acordo com alguma medida.