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Dithering, Floyd-Steinberg 본문
Dithering은 quantization error가 최소화 되도록 dither를 추가해서 데이터의 낮은 해상도를 보완하는 것을 의미합니다. 대표적인 예시로 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 바꿀 때 quantization을 하게 되는데, 이 때 발생하는 quantization error로 인해 이미지가 변형됩니다. 특히 natural image에서 이러한 현상이 더욱 부각되어 보입니다.
혹은 픽셀의 bit-depth를 줄일 때도 동일한 현상이 나타납니다. Bit-depth가 클 수록 많은 색상을 표현할 수 있기 때문인데요, 예를 들면 Bpp가 16-bit에서 8-bit로 줄어들게 되면 전체적으로 표현할 수 있는 색이 줄어들게 되므로 위의 현상과 비슷한 현상이 발생합니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Color_depth
따라서 image processing에서 입력되는 bit-depth 대비 출력되는 bit-depth가 낮아지는 경우 dithering을 통해 발생하는 quantization error를 줄여 화질이 떨어지는 것을 보완해 줍니다.
Dithering의 기본적인 방법은 다음과 같습니다.
1. 기존 bit-depth에서의 pixel값과 바뀌는 bit-depth의 pixel값을 빼서 오차를 구한다.
2. 주변의 pixel에 오차값을 더해준다.
다른 엣지 또는 컨벌루션 필터링과 방법은 비슷합니다. 이번에는 그 중에서 Floyd-Steinberg dithering에 대해서 알아보겠습니다. Floyd-Steinberg dithering은 quantization error를 전파하는 주변 pixel이 4개에 불과합니다. 방법은 아래와 같습니다.
현재 픽셀을 X라고 한다면, 바로 오른쪽 픽셀과 다음 라인의 아래 세개 픽셀에만 quant error를 전파하고 있습니다.
Pseudo code 및 결과는 아래의 링크를 참고하시기 바랍니다. 저도 조만간 실습을 통해 결과를 확인해보도록 하겠습니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Floyd%E2%80%93Steinberg_dithering
R. W. Floyd and L. Steinberg, “An Adaptive Algorithm for Spatial Grayscale,” Proceedings of the Society of Information Display, Vol. 17, No. 2, 1976, pp. 75-77.
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