opencv 中的 floyd steinberg 抖动算法实现无法正常工作

Question

我正在使用从 stackoverflow 获得的一段代码用于 floyd steinberg 抖动算法。

如下。但它没有像预期的那样正确抖动图像。有没有人对此有正确的实现，或者任何人都可以更正下面的代码。实际需求是将24 bit彩色图像转换为1 bit灰度抖动图像。

我认为下面的 floyd steinberg 方法部分是正确的，但是在调用该方法之前调用了一些我不知道的函数。我对 opencv 很陌生。它是针对 ios 项目的。

 -(UIImage*)processImage:(UIImage*)chosenImage//ios
    {


    int nrColors = 8;
        cv::Mat img;
        UIImageToMat(chosenImage, img);



// i am not sure of this part--->

        cv::Mat colVec = img.reshape(1, img.rows*img.cols); // change to a Nx3 column vector

        cv::Mat colVecD;
        colVec.convertTo(colVecD, CV_32FC3, 1.0); // convert to floating point

        cv::Mat labels, centers;
        cv::kmeans(colVecD, nrColors, labels,
                   cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 0.1),
                   3, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers); // compute k mean centers

        // replace pixels by there corresponding image centers


        cv::Mat imgPosterized = img.clone();
        for(int i = 0; i < img.rows; i++ )
        {
        for(int j = 0; j < img.cols; j++ )
        {
        for(int k = 0; k < 3; k++)
        {
        imgPosterized.at<cv::Vec3b>(i,j)[k] = centers.at<float>(labels.at<int>(j+img.cols*i),k);
        }
        }
        }



//<---- i am not sure of this part

        // convert palette back to uchar
        cv::Mat palette;
       centers.convertTo(palette,CV_8UC3,1.0);



        img= floydSteinberg(img,palette);


        cv::Mat imgGray;
        //cvtColor(img, imgGray,cv::COLOR_RGBA2GRAY);
        chosenImage= MatToUIImage(img);

    return chosenImage;   
    }

    //floyd steinberg algorithm
    cv::Mat floydSteinberg(cv::Mat imgOrig, cv::Mat palette)
    {
        cv::Mat img = imgOrig.clone();
        cv::Mat resImg = img.clone();
        for(int i = 0; i < img.rows; i++ )
        {
        for(int j = 0; j < img.cols; j++ )
        {
            cv::Vec3b newpixel = findClosestPaletteColor(img.at<cv::Vec3b>(i,j), palette);
            resImg.at<cv::Vec3b>(i,j) = newpixel;

            for(int k=0;k<3;k++)
            {
                int quant_error = (int)img.at<cv::Vec3b>(i,j)[k] - newpixel[k];
                if(i+1<img.rows)
                img.at<cv::Vec3b>(i+1,j)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i+1,j)[k] + (7 * quant_error) / 16));
                if(i-1 > 0 && j+1 < img.cols)
                img.at<cv::Vec3b>(i-1,j+1)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i-1,j+1)[k] + (3 * quant_error) / 16));
                if(j+1 < img.cols)
                img.at<cv::Vec3b>(i,j+1)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i,j+1)[k] + (5 * quant_error) / 16));
                if(i+1 < img.rows && j+1 < img.cols)
                img.at<cv::Vec3b>(i+1,j+1)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i+1,j+1)[k] + (1 * quant_error) / 16));
            }
        }
        }
        return resImg;
    }

    float vec3bDist(cv::Vec3b a, cv::Vec3b b)
    {
        return sqrt( pow((float)a[0]-b[0],2) + pow((float)a[1]-b[1],2) + pow((float)a[2]-b[2],2) );
    }

    cv::Vec3b findClosestPaletteColor(cv::Vec3b color, cv::Mat palette)
    {
        int i=0;
        int minI = 0;
        cv::Vec3b diff = color - palette.at<cv::Vec3b>(0);
        float minDistance = vec3bDist(color, palette.at<cv::Vec3b>(0));
        for (int i=0;i<palette.rows;i++)
        {
            float distance = vec3bDist(color, palette.at<cv::Vec3b>(i));
            if (distance < minDistance)
            {
                minDistance = distance;
                minI = i;
            }
        }
        return palette.at<cv::Vec3b>(minI);
    }

Answer 1

您在抖动时使用的偏移量是错误的。例如，您正在更改 i-1 处的像素，这是您已经处理的上一行。基本上，你已经交换了 x 和 y。

把代码改成这样：

for(int k=0;k<3;k++)
{
   int quant_error = (int)img.at<cv::Vec3b>(i,j)[k] - newpixel[k];
   if(j+1<img.cols)
       img.at<cv::Vec3b>(i,j+1)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i,j+1)[k] + (7 * quant_error) / 16));
   if(i+1 < img.rows && j-1 >= 0)
       img.at<cv::Vec3b>(i+1,j-1)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i+1,j-1)[k] + (3 * quant_error) / 16));
   if(i+1 < img.rows)
        img.at<cv::Vec3b>(i+1,j)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i+1,j)[k] + (5 * quant_error) / 16));
   if(i+1 < img.rows && j+1 < img.cols)
        img.at<cv::Vec3b>(i+1,j+1)[k] = fmin(255,fmax(0,(int)img.at<cv::Vec3b>(i+1,j+1)[k] + (1 * quant_error) / 16));
}

只有 3/4 的图像被抖动的原因是因为传入的图像有 4 个通道并且您正在处理它，就好像它有 3 个。您可以使用 img.at<cv::Vec4b> 而不是 img.at<cv::Vec3b> 来解决这个问题。

如果您想修改抖动，您可以使用不同的error-diffusion kernel。 Floyd Steinberg 使用 7 3 5 1 模式，但您可以使用不同的模式和内核大小来抖动不同的数量和具有不同的特征。例如，您可以扩散少于总误差量。 Floyd Steinberg 消除了所有错误，因为 7/16 + 3/16 + 5/16 + 1/16 = 1，但您可以选择加起来小于 1 的项。例如，Atkinson dithering（Apple Macintoshes 上使用的那种）只扩散了 6/8 的错误，这使它看起来具有更高的对比度。不同的内核会有略微不同的斑点图案和​​“外观”。如果您只想对“抖动量”进行单一控制，只需将值设置在 0 到 1 之间，然后将内核的每个项乘以它。在您的代码中实现此功能的一种简单方法是将 7 3 5 1 乘以 0 到 256 之间的值（代表您的抖动量），然后除以 4096 而不是 16。