[Multimedia] Dithering

DongHyeon·2023년 10월 18일

Dithering

디더링(Dithering)이란 디지털 신호처리에서 전체적인 양자화 오차가 최소화가 되도록 의도적으로 적은양의 잡음 데이터인 Dither를 추가하는 작업이나 기법

기본적으로 제한된 색을 사용하여, 음영이나 색을 나타내도록 사용하며, 여러컬러의 색을 최대한 맞춰주는 과정을 의미한다.

색채 공간(흑백 포함)에서 하나의 세기가 아닌 여러 구간을 나누어 세기를 각자 다르게 나타내기 때문에, 점묘법과 비슷하게 표현되며, 이 때문에 다소 거칠게 보여질 수 있다.

Dither Matrix

여러가지 형태의 Matrix가 존재할 수 있으나 몇가지 예시를 들면,

Dither Matrix의 크기가 2X2인 경우

$\begin{pmatrix}0&2\\3&1\\ \end{pmatrix}*\frac{256}{4}$

Dither Matrix의 크기가 4X4인 경우

$\begin{pmatrix}0&8&2&10\\12&4&14&6\\3&11&1&9\\15&7&13&5\\ \end{pmatrix}*\frac{256}{16}$

등이 존재한다.

원본 사진

오늘도 등장할 사진은, lena512.raw 파일로

흑백사진

해당 사진으로 Dithering을 학습해 볼 예정이다.

Dithering (2*2 Matrix)

Dither matrix

$\begin{pmatrix}0&2\\3&1\\ \end{pmatrix} * 64$

작성 코드

#pillow library
from PIL import Image
# (512,512)크기의 새로운 RGB형식의 이미지를 생성
img=Image.new(mode="RGB",size=(512,512))
# raw 형식의 파일을 바이너리 모드로 열고
file=open("lena512.raw","rb")
#print(type(file)) #파일 형식 읽기
# 파일의 내용을 읽고 닫음
data=file.read()
file.close()
# pix객체를 생성, 이미지를 처리
pix=img.load()
# Dither matrix 선언
d1=((0,2),(3,1))
for y in range(512):
    for x in range(512):
        # 2칸마다 dithering
        i=x%2
        j=y%2
        #dither matrix에 64을 곱함. (RGB=>256 이므로 4으로 나누면 64(1당 64)))
        gray=255 if data[y*512+x]>d1[j][i]*64 else 0
        pix[x,y]=(gray,gray,gray) #흑백으로 채워 넣음
img.show() # 이미지 출력

출력 결과

점묘화와 같이 다소 거칠지만 흑백이나 명암들을 일반적인 이진 영상에 비해 잘 표현된 것으로 형성됨. 4가지의 임계값을 지정하여 양자화를 진행하기 때문에 어깨와 얼굴 등 여러부분에서 음영의 표현이 어색한 경향이 있음.

Dithering (4*4 Matrix)

Dither Matrix

$\begin{pmatrix}0&8&2&10\\12&4&14&6\\3&11&1&9\\15&7&13&5\\ \end{pmatrix} * 16$

작성 코드
#pillow library
from PIL import Image
# (512,512)크기의 새로운 RGB형식의 이미지를 생성
img=Image.new(mode="RGB",size=(512,512))
# raw 형식의 파일을 바이너리 모드로 열고
file=open("lena512.raw","rb")
#print(type(file)) #파일 형식 읽기
# 파일의 내용을 읽고 닫음
data=file.read()
file.close()
# pix객체를 생성, 이미지를 처리
pix=img.load()
# Dither matrix 선언
d2=((0,8,2,10),(12,4,14,6),(3,11,1,9),(15,7,13,5))
for y in range(512):
    for x in range(512):
        # 4칸마다 dithering
        i=x%4 
        j=y%4
        #dither matrix에 16을 곱함. (RGB=>256 이므로 16으로 나누면 16(1당 16)))
        gray=255 if data[y*512+x]>d2[j][i]*16 else 0
        pix[x,y]=(gray,gray,gray) #흑백으로 채워 넣음
img.show() # 이미지 출력
출력 결과

해당 사진과 같이 2*2 Dither Matrix와 비교하면, 좀 더 음영의 구분 단계가 늘어난 것처럼 보인다. 즉, 팔 얼굴등에서 음영의 변화를 잘 표현하고 있으며, 어색한 부분이 많이 보완된 모습을 볼 수 있다.