Буфер кадра с одной битовой плоскостью предоставляет весьма ограниченные возможности для передачи изображения, поскольку пиксель может быть только двух цветов — обычно черного или белого. При отображении схематических изображений (схем, чертежей, контурных рисунков) этот недостаток не столь существенен, как в случае, когда необходимо передать фотографическое изображение, рис. 3.8.
Рисунок 3.8 – Исходное полутоновое изображение
Простейшим способом преобразования полутонового изображения в двухуровневое является простой пороговый метод, при котором участки исходного изображения, интенсивность которых выше некоторого порогового значения, отображаются пикселями белого цвета, а участки, интенсивность которых ниже — черными пикселями, рис. 3.9. Пороговую величину обычно устанавливают приблизительно равной половине максимальной интенсивности.
Рисунок 3.9 – Двухуровневое изображение (простой пороговый метод)
Такое изображение малореалистично и плохо воспринимается, поскольку передача полутонов полностью отсутствует. Происходит потеря большого количества неконтрастных деталей, которые теряются из-за относительно больших ошибок выводимой интенсивности для каждого пикселя.
Для улучшения качества двухуровневого изображения используется аппроксимация полутонами или метод полутонов.
Метод полутонов известен довольно давно и используется в основном в типографском деле. В этом методе можно получить большое количество фотографических полутонов серого, используя чисто двухуровневую среду: черную краску на белой бумаге. Изображение разлагается на точки, причем размер каждой точки зависти от интенсивности отображаемого участка изображения.
Поскольку размер точки цифрового изображения — пикселя — фиксирован, для передачи полутонов в двухуровневом изображении используется метод конфигураций.
Участки изображения (обычно квадратной формы), содержащие несколько пикселей, объединяются в клетки — конфигурации, — которые заполняются по определенной схеме в зависимости от уровня интенсивности участка изображения. Количество передаваемых уровней или полутонов определяется количеством пикселей в конфигурации — на единицу больше числа пикселов.
На рис. 3.10 показана одна из возможных групп конфигураций для двухуровневого черно-белого дисплея. Для каждой клетки используется четыре пикселя (2×2). При такой организации получается пять возможных уровней или тонов серого.
Число доступных уровней интенсивности можно увеличить с помощью увеличения размера клетки. Конфигурации для клетки 3×3 пикселей приведены на рис. 3.11. Они дают десять уровней интенсивности.
Рисунок 3.10 – Двухуровневые конфигурации 2х2
Рисунок 3.11 – Двухуровневые конфигурации 3х3
Примеры изображений, аппроксимированных конфигурациями (2×2) и (3×3) приведены на рис. 3.12. и рис. 3.13. Заметно, что улучшение цветового разрешения (количества полутонов) при увеличении размера клетки сопровождается ухудшением пространственного разрешения, что приводит к потере мелких деталей. Кроме того, повторяющиеся конфигурации приводят к появлению эффекта фактуры — регулярных узоров, ухудшающих восприятие изображения.
Рисунок 3.12 – Аппроксимация полутонов конфигурациями 2х2
Рисунок 3.13 – Аппроксимация полутонов конфигурациями 4х4
Существует метод улучшения визуального разрешения для двухуровневых изображений без уменьшения пространственного разрешения — метод диффузии ошибки (метод Флойда-Стрейнберга) . Сущность метода заключается в том, что при замене пиксела с некоторой интенсивностью на черный или белый вычисляется ошибка (разность исходной и конечной яркостей), которая в некоторой пропорции распределяется по соседним пикселам до их сравнения с пороговой величиной.
В результате участок с некоторым уровнем интенсивности заполняется хаотическим набором светлых и темных точек, причем соотношение между количеством тех и других соответствует интенсивности участка, рис. 3.14.
Рисунок 3.14 – Аппроксимация методом диффузии
Метод диффузии дает более качественное псевдо-полутоновое изображение, чем метод конфигураций, поскольку не снижает пространственного разрешения и исключает появление эффекта фактуры, но более сложен и требует больших вычислительных затрат на преобразование изображения.