Задание 3: Квантование (Quantization)        Псевдотонирование (Dithering)

Цель задания - реализация и сравнение методов квантования (quantization) и псевдотонирования (dithering).

Реализуются и сравниваются следующие методы квантования:

1. Линейное квантование -- предварительное равномерное разбиение цветового пространства.
2. Алгоритм популярности. Строится гистограмма цветов в изображении и выбирается 2^m наиболее часто встречающихся цветов.
3. Алгоритм медианного сечения. Цветовой куб рекурсивно рабивается на параллелепипеды до тех пор пока не получится 2^m параллелепипедов, содержащих примерно равное количество точек. Центроид такого параллелепипеда определяет цвет для всех точек, оказавшихся в нем.

Два последних алгоритма обеспечивают адаптивное нелинейное квантование.

Реализуются и сравниваются следующие методы псевдотонирования:

1. случайное псевдотонирование,
2. упорядоченное псевдотонирование,
3. диффузия ошибки.

Для перевода цветного изображения в черно-белое используйте следующую формулу:

Исследуйте два варианта диффузии ошибки:

Интерфейс

Интерфейс должен допускать ввод монохромного изображения (напр., в ВМР-формате), применение операции квантования или псевдотонирования, вывод полученного изображения (в BMP-формате) показ исходного и псевдотонированного изображений для визуальной оценки. Можно использовать директорию D:\tmp для записи результатов и промежуточной информации.

Оценка
Полностью выполненное задание оценивается пятнадцатью баллами. Оценка может быть выше или ниже в зависимости от полноты и качества работы.

Pезультаты работы
Работа высылается по адресу assign3@graphics.cs.msu.su

Словарь

dithering: A means of providing additional gray shades or colors in an image by using neighboring pixels with different gray shades or colors. The method provides a larger color space at the expense of lower effective resolution. In the case where only two shades are provided (such as black and white laser printer), the method is sometimes called digital halftoning.

quantization: The process of converting a signal or function that varies continuously over a range into discrete levels, usually a range of successive binary numbers starting at zero. Linear quantization puts the binary numbers in correspondence with equal intervals over the continuous range. Nonlinear quantization puts the numbers in correspondence with nonuniform intervals covering the continuous range. In graphics, having too few quantization levels for intensity, i.e., too few shades of gray, produces artifacts in the image such as Mach banding. Potential cure include increasing the number of bits per pixel, using nonlinear quantization, or dithering -- or some combination of the three.