4、有序抖動算法（ordereddither）

    
　　在這種加網算法中，將輸入圖像和一個周期的閾值矩陣（或稱為加網矩陣）進行比較。閾值矩陣，這里n定義了閾值矩陣的周期。

   
　　 對于一個特定的閾值矩陣t(n)，其有序抖動加網算法可以如下描述：

    
　　輸入圖像應該被歸一化，即0≤x(n)≤1。當h(n)=0時，半色調輸出的像素為白點，當h(n)=1時，半色調出的像素為黑點。閾值矩陣決定了當亮度減小時網點變成黑點的順序，它也決定了半色調圖像的質量。有序抖動算法隨著閾值矩陣的不同設計而具有不同的特點，最簡單的閾值矩陣是那種每個像素點都是固定值的矩陣：t(n)=0.5。如果對圖像實行具有這種閾值矩陣的有序抖動算法，大多數存在連續調圖像的細節被丟失，并且得到的相應半色調圖像對比原連續調圖像存在很大的失真。

    
　　一般來說，有序抖動分為點聚集有序抖動和點離散有序抖動。點聚集有序抖動的加網矩陣被精心設計以模擬半色調處理過程。當連續調圖像的像素密度減小時，網點將在像素的周圍生成。點離散有序抖動的設計規則是由bayer提出的。他的研究指出，非理想人工紋理的可見性可以通過對不同亮度等級的網點模式進行傅立葉分析得到。當一個一致色塊的網點模式在不同波長都有成分時，有限波長中最長波長對應的成分就是可見度最高的成分。基于這個標準，bayer設計了優化的加網矩陣，應用這個矩陣的點離散有序抖動得到的半色調圖像包含了更多的可見細節。

    
　　盡管點離散有序抖動保留了更多的細節，但由于“網點增加”的原因，在實際應用中卻經常使用點聚集有序抖動。網點增加是由打印機的非理想特性造成的，雖然可以假定理想的打印機能夠產生具有預先定義的幾何形狀如方形的網點，但由于油墨從預先定義的幾何形狀向周圍像素的擴散，就會產生網點增加現象。而當連續調圖像的像素密度降低時，網點將從周圍像素生成，所以點聚集有序抖動更易于阻止網點增加，從而在整體上減少了半色調圖像中的網點增加效應。

    
　　總體說來，在這些半色調算法中，產生的半色調圖像質量最好的是迭代算法，但是由于過于復雜的計算量，一般不在實時處理算法中使用。誤差擴散算法是目前最為流行的半色調算法，其產生的半色調圖像無明顯龜紋，視覺效果較好。抖動算法實現簡單，但在階調再現、空間分辨率和可見紋理等方面都存在一定的缺陷。而點擴散算法實現了并行處理，但半色調圖像質量方面還有待改善。



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