Ditherização com Difusão de Erro (Floyd–Steinberg)

Este repositório implementa a técnica de ditherização por difusão de erro usando o método clássico de Floyd–Steinberg (1976). O objetivo é reduzir uma imagem para níveis binários (ou por canal RGB) preservando a percepção de tons por meio da propagação controlada do erro de quantização.

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Visão geral

• Método: Floyd–Steinberg com limiarização fixa (threshold = 117).

• Percurso: varredura linha a linha (topo→base, esquerda→direita).

• Canais:

  • Grayscale (mode 'L'): quantização para {0, 255} com difusão de erro.
  • RGB: difusão aplicada independentemente a R, G e B (resultando em uma imagem colorida ditherizada). Em seguida, a imagem colorida também é convertida para L e ditherizada novamente para comparação em tons de cinza (gerando 2 saídas).

• Pós-processamento: valores são limitados a [0, 255] e convertidos para uint8.

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Método escolhido

A quantização é feita por limiar (threshold = 117). Para cada pixel processado, calcula-se o erro de quantização (erro = old_pixel - new_pixel) e este é difundido apenas para vizinhos ainda não processados, ponderado pelo kernel clássico:

       x    7/16
 3/16  5/16 1/16

x é o pixel atual; os pesos são aplicados aos vizinhos à direita e na próxima linha.

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Implementação

• Linguagem e libs: Python com Pillow (PIL), NumPy e Matplotlib. Tkinter é usado para seleção do arquivo via diálogo nativo.

• Entrada: imagens BMP ou JPEG (e formatos compatíveis com PIL, como PNG).

• Saídas:

  • saida1.jpeg → imagem ditherizada (RGB ou L, conforme entrada).
  • saida2.jpeg → apenas se a entrada for RGB: versão convertida para tons de cinza e ditherizada novamente (para comparação).

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Requisitos

• Dependências:

pip install pillow numpy matplotlib

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Como executar

1. Execute o script:

   python main.py

2. Selecione a imagem no diálogo de arquivo (Tkinter).

3. Aguarde a visualização lado a lado no Matplotlib e a geração dos arquivos saida1.jpeg (e saida2.jpeg, se aplicável) no diretório atual.

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Parâmetros

• Threshold: o valor padrão é 117 (escala 0–255). Para ajustar o comportamento da binarização, altere a constante threshold no início do script.
• Modo de varredura: atualmente linha a linha.

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Resultados esperados

Para entradas RGB:

1. Figura 1 — Original
2. Figura 2 — Ditherizada colorida (RGB por canal)
3. Figura 3 — Convertida para tons de cinza e ditherizada novamente

Para entradas em tons de cinza:

1. Figura 1 — Original (L)
2. Figura 2 — Ditherizada (L)

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Referências

Floyd, R. W., & Steinberg, L. (1976). An adaptive algorithm for spatial grey scale.

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