图案法显示灰度图————利用Bayer表来对图像值进行二值显示

图案法是指灰度可以用一定比例的黑白点组成的区域表示，从而达到整体图像的灰度感。黑白点的位置选择成为图案化。

 

假设打印的时候，有一幅160*120*8bit的灰度图，需要用分辨率为200dpi*200dpi的激光打印机将其打印到128*9.6英寸的纸上。由于这张纸最多可以打(200*12.8)*(200*9.6)=2560*1920个点，所以每个像素可以用256个点大小的图案来表示灰度256.。而16*16的方块可以表示257个灰度级，所以灰度图像可以完全打印出来。

但是有个问题？就是图案构成的问题，即黑点打在哪里？例如，只有一个黑点的时候，我们可以打在中央，也可以打在边上。所以最后用来表示灰度的图案可以使规则的，也可以不是规则的。

现在假设用16*16个二值点来打印一个灰度像素，如果想存储256级灰度的图案的标准模板，就需要256*16*16的二值点阵，占用的空间比较大。一个更好的办法是：只存储一个16*16整数矩阵，成为标准图案，矩阵元素的取值为0~255.像素的实际灰度和阵列中的每一个值进行比较，当该值大于等于灰度时，标准图案中标号大于或等于灰度值额对应点打一黑点。

8*8的标准图案M3比较特殊，称为Bayer抖动表。但是如果用M3抖动表，每一个像素要用8*8的图案进行表示，一幅N*N的图将变成8N*8N大小。如果要在保持原图大小的情况下利用图案化技术，则只需要在所对应的图案中取一点，即重新采样。然后再用图案化技术，就能够保持原图大小。对于M3来说，即在原图中每8*8个点中取一点。但是实际上，这种方法并不可行，因为实际不知道这8*8个点中哪一点比较合适，而且8*8的间隔实在太大，生成的图像和原图肯定相差很大。

采用如下方法可以解决问题：

if((p[y][x]>>2) > bayer[y%8][x%8])

then 显示白点

else 显示黑点

p[y][x]代表该点灰度。在显示的时候首先将灰度右移两位，变成64级的，然后将x，y做模8运算，找到bayer表中的对应点，两者作比较，判断当前的像素输出为黑色还是白色。可以看到，模8运算使得原图分成了多个8*8的小块，每个小块和8*8的Bayer表相对应。小块中的每一个点都参与了比较，这样就避免了上面提到的划分过大的问题和选点的问题。