Rendu d'images en demi-tons par diffusion d'erreur sensible à la structure

Abstract

Le présent mémoire comprend un survol des principales méthodes de rendu en demi-tons, de l’analog screening à la recherche binaire directe en passant par l’ordered dither, avec une attention particulière pour la diffusion d’erreur. Ces méthodes seront comparées dans la perspective moderne de la sensibilité à la structure. Une nouvelle méthode de rendu en demi-tons par diffusion d’erreur est présentée et soumise à diverses évaluations. La méthode proposée se veut originale, simple, autant à même de préserver le caractère structurel des images que la méthode à l’état de l’art, et plus rapide que cette dernière par deux à trois ordres de magnitude. D’abord, l’image est décomposée en fréquences locales caractéristiques. Puis, le comportement de base de la méthode proposée est donné. Ensuite, un ensemble minutieusement choisi de paramètres permet de modifier ce comportement de façon à épouser les différents caractères fréquentiels locaux. Finalement, une calibration détermine les bons paramètres à associer à chaque fréquence possible. Une fois l’algorithme assemblé, toute image peut être traitée très rapidement : chaque pixel est attaché à une fréquence propre, cette fréquence sert d’indice pour la table de calibration, les paramètres de diffusion appropriés sont récupérés, et la couleur de sortie déterminée pour le pixel contribue en espérance à souligner la structure dont il fait partie.

This work covers some important methods in the domain of halftoning: analog screening, ordered dither, direct binary search, and most particularly error diffusion. The methods will be compared in the modern perspective of sensitivity to structure. A novel halftoning method is also presented and subjected to various evaluations. It produces images of visual quality comparable to that of the state-of-the-art Structure-aware Halftoning method; at the same time, it is two to three orders of magnitude faster. First is described how an image can be decomposed into its local frequency content. Then, the basic behavior of the proposed method is given. Next, a carefully chosen set of parameters is presented that allow modifications to this behavior, so as to maximize the eventual reactivity to frequency content. Finally, a calibration step determines what values the parameters should take for any local frequency information encountered. Once the algorithm is assembled, any image can be treated very efficiently: each pixel is attached to its dominant frequency, the frequency serves as lookup index to the calibration table, proper diffusion parameters are retrieved, and the determined output color contributes in expectation to underline the structure from which the pixel comes.