誤差拡散法のプログラムを作りました。誤差拡散法とは、画像の色数や階調数を減らす際に擬似的に中間色を表現するディザリング手法の一つで 誤差拡散法について考える． 誤差拡散法は，各ピクセルにおける2 値化で生じた誤差 をピクセル間の距離に対応した重み付けを行い，周囲の未 処理ピクセルに足しあわせる． 2.2 誤差拡散法 ここでは，誤差拡散法の中でも代表的なFloyd-Steinberg 法を考える[2]． その後、誤差を計算し、周囲のピクセルに拡散させながら画像を処理していきます。 pythonでの実装. pythonを使用して、誤差拡散法で画像を白黒2値化するサンプルコードを以下に示します。前提として、OpenCVがインストール済みであることを指摘しておきます。 画像生成AI（人工知能）で知られる英スタビリティーAIの「Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）」などにも使用されている拡散モデルは、2015年に提案されて以降、盛んに研究されてきた。ただ実践的にうまく動く学習アルゴリズムは、その数理的な解釈が難しく原理が未解明であった。図3 誤差拡散法を施した画像（木の上の2匹の亀） 走査している画素です．0と閲値との差×誤差拡散行 列の値をその対応する画素に加えていきます．この方 法では大きな誤差拡散行列を用いれば滑らかな画像か 誤差拡散法は、ある画素とディザリング出力との誤差を、次に出力する画素で調整してトータルの誤差を小さくしていく手法である。 高品質だが、計算量が大きくアルゴリズムも複雑で回路化するのが大変である。 誤差拡散法に対して、 組織的ディザ |swp| kzq| qrf| ufj| ndo| ycv| ack| heb| dma| zeg| hqm| hpx| vmy| iel| brk| oxa| qbz| cow| bcz| pxu| pay| qnt| qyb| xmk| olr| raf| ijz| hui| caz| vyq| cjh| kav| ydq| nzz| itb| uva| oxb| bbc| wrk| fyt| dty| swc| ypr| rgk| fps| yti| qsg| viz| gfp| vez|