dither技术的原理及应用

Dither技术解析
最新推荐文章于 2024-05-18 14:50:12 发布
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#dither #20bit #16bit #音频处理

Dither是一种数字音乐处理技术，旨在通过引入噪声使低比特率音频能够重现高比特率音频的细节。本文解释了如何利用Dither从20Bit音频转换为16Bit，并保持音乐的细微差别。

Dither是数字音乐处理上非常神奇的技巧，目的是通过用少数的Bit达到与较多Bit同样的听觉效果，方法是在最后一个Bit（LSB）上动“手脚”。例如用16Bit记录听起来好似20Bit的信息，听到原先16Bit无法记录的微小信息。举例来说，现在我有个20Bit的采样信息，现在想将其存为16Bit的信息格式，最简单的转换方式就是直接把后面4个Bit去掉，但是这样就失去用20Bit录音/混音的意义。比较技巧性的方法是在第17~20Bit中加入一些噪音，这段噪音就叫做Dither。这些噪音加入后，可能会进位而改变第16个Bit的信息，然后我们再把最后4个Bit删掉，这个过程我们称为redithering，用意是让后面4个Bit的数据线性地反映在第16个Bit上。由于人耳具有轻易将噪音与乐音分离的能力，所以虽然我们加入了噪音，实际上我们却听到了更多音乐的细节。 　

我们通过一个比喻来让大家了解Dither，我们通过手指间的细缝只能看到眼前部分的图像，但是如果前后挥动手掌，就可以通过不同时刻看到的整个图像的各个部份，从而在大脑中建构出完整的图形信息，这就是大脑神奇的地方。Dither与此类似，但不是简单的理论就可以说得清楚的。在众多的Dither技术中，索尼（SONY）公司的SBM（Super Bit Mapping，超级数码映像）、LIVE STUDIO RECORDINGS的ULTRA MATRIX PROCESSING（超级矩阵处理）都是专攻20Bit转16Bit的技术。Dither的数字音讯处理用途非常广泛，凡是两个波形的相加、振幅的缩放、Normalize都会用到。现在的录音室已经发展到24Bit录音，在这个音乐CD还是主流储存媒体的时代，Dither还是非常重要的技术。顺便提一下，在影像处理领域，将24Bit的全彩图像以16Bit的高彩画面显示也会用到Dither的技术。

关于视频图像dither
徐新华的专栏
02-03 5835
dither，简单的说就是用现有的显示终端能够识别的颜色来模拟产生出其不能产生的像素，也就是用较小数量的颜色去模拟更多数量的颜色，如在16位色设备上显示24位色图片。 有点绕，举例说明。 显示器，每个pixel点只能识别红色和蓝色， 如果我要显示粉红色怎么办。我们可以将两个像素点 当成一个像素点来看，而这个大像素点包含 红色和蓝色，这样在远处，人的肉眼能够看到的颜色就是粉红色。
Unity图片优化-Dither算法（RGBA16优化）
qq_35037137的博客
04-10 1429
在unity开发过程中，游戏图片占用了很大一部分的手机内存。所以在游戏开发中，对图片的优化也至关重要。 在Unity中常用的的图片格式有RGBA32，RGBA16，ETC，PVRTC等。这里我们主要讨论带透明通道的RGBA32和RGBA16这两种格式的图片在Unity占用的内存空间已经优化方案。 我们知道，RGBA32是R,G,B,A四个通道每个通道用8位来表示，RGBA16则是用4位。所以R...
c实现 图像dither算法_Atitit (Sketch Filter)素描滤镜的实现  图像处理  attilax总结...
weixin_39690097的博客
02-01 386
Atitit (Sketch Filter)素描滤镜的实现 图像处理attilax总结Sch lg java d sketch filter aigo se ,ma sinsho ..byedu 3page ma ...1.1.素描滤镜的实现方法比较简单，这里我们直接写出算法过程如下：1，对原图S进行去色命令得到灰度图A；2，对A进行反色反相得到图像B；求图像的底片3，对B进行高斯模糊得到图C；...
图像处理的Dither和Banding
挨踢大杂烩
03-09 6283
由于前面的文章涉及到了这两个概念，而我又对图像处理一窍不通，所以专门写一篇文章来了解这两个概念。 Colour banding              banding是计算机图形中颜色表现不精确的一个问题。 Dither Dither(抖动)是一种故意造成的噪音用以随机化量化误差，阻止大幅度拉升图像时导致的像banding(色带)这样的问题.Dither概念常用在
dither 在ADC中的原理及应用
weixin_57495677的博客
05-18 6312
在带有改进型 dither 技术的模数转换器中，由于电容阵列的排列顺序是 随机的，其电容失配也是随机的，量化电压也存在随 机性，量化中产生的误差被随机化，频谱中的谐波被 打散，使得 ADC 的 SFDＲ 得到了提升。此外，为了防 止高有效位( Most Significant Bit，MSB) 电容失配较 大，导致后续量化无法将失配抵消，进而导致量化结 果错误，将最大电容单元设定为 126 fF，而非 128 fF，7 个 2 fF 组成一个冗余电容 14 fF。与采样过程相比，ADC量化会产生固有噪声。
QAM调制原理_光学调制器中Dither的使用 -强度调制
weixin_39939276的博客
11-18 1631
光学调制器是光发射机中不可或缺的一部分，它将电信号转化为光信号，从电信号的基频转换到了光的几百T赫兹的载波频率，然后以光作为载体，将信号传输出去。可以说，没有光学调制器，就没有光通信这个领域。如今而言比较广泛应用的光学调制器以马赫曾德调制器为主。马赫曾德调制器具有比较好的线性度，较大的RF带宽。现在商业上已经做到了可以传输60-G甚至96-G 波特率64-QAM的水平，这个领域的发展可谓是日新月异...
图像处理的Dither和Banding颜色抖动
08-26
通过Dither技术的应用，可以在这些设备上实现更高分辨率和更丰富的颜色表现，从而提升用户体验。 #### 五、总结 Banding和Dither都是图像处理领域中非常重要的概念。Banding是指由于颜色深度不足等原因导致图像中...
URP管线下使用Dither做像素化风格
Natelon的博客
12-13 4793
什么是Dither 基本概念 v. 犹豫不决；对（录音）进行噪声处理；抖色 n. 犹豫不决；紧张，颤抖 用有限的颜色来表示出多种色阶变化的技术就叫做Dither 上面那句话其实并不严谨，只是在此方便理解，Dither不是新型技术，它在视频，信号处理，音频等领域都有应用 图形中的应用 基于上述的简单且并不严谨的描述，下图是在一个2x2的像素格中，从左到右依次排列出一个黑白色阶的效果 对应黑白色阶 没看出来？我们将像素格缩小平铺 这下就对味了！ 现在我们对Dither..
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08-19
窄带dither技术改善流水线ADC性能的原理可以解释为，在ADC的每个采样周期中，通过引入低幅度的随机噪声，增加了信号的随机性和不确定性，这有助于掩盖或减小因电容失配等因素导致的量化误差。因此，尽管总体噪声水平...
Dither.rar_图形图像处理_Visual_C++_
08-12
在IT领域，图形图像处理是一项重要的技术，广泛应用于多媒体、游戏开发、图像分析等领域。本项目"**Dither.rar**"聚焦于一个特定的图像处理技术——“抖动”（Dithering）以及24位彩色图像的单通道处理，全部在**...
DitherPunk.jl:Julia中的抖动算法
04-17
:skull: DitherPunk.jl :skull: 文献资料 建置状态 程序包，灵感来自（ 和Surma的。 例子 以了解当前已实现算法的概述。 安装 要安装此软件包及其依赖项，请打开Julia REPL并运行 julia > ]add DitherPunk 如果您知道自己想实现的任何炫酷算法，请随时离开GitHub问题！ :microscope: :wrench:
GL_DITHER 抖动算法
GrimRaider的专栏
04-11 1万+
对于可用颜色较少的系统，可以以牺牲分辨率为代价，通过颜色值的抖动来增加可用颜色数量。抖动操作是和硬件相关的，OpenGL允许程序员所做的操作就只有打开或关闭抖动操作。实际上，若机器的分辨率已经相当高，激活抖动操作根本就没有任何意义。要激活或取消抖动，可以用glEnable(GL_DITHER)和glDisable(GL_DITHER)函数。默认情况下，抖动是激活的。 抖动算法 应朋
DITHER抖动算法
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1. 图案法（Patterning） 1.1 什么是图案法？ 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。简单来说，就是使用黑白点组成图案来表示像素的灰度。 1.2 分辨率 在介绍图案法之前，我们先来说一下分辨率。对于不同的对象，分辨率的定义不一样。 对于计算机显示器，打印机，扫描仪等设备来说，分辨率的单位是dpi(dot per inch)，即每英寸点数，点数越多，分辨率越高，图像就越清晰。 显示器、打印机、数码相机的分辨率： 计算机显示器为15英寸（指对角线长度），最
dither
大泽之国
10-17 3778
参考 dither是为了降低颜色量化时引入的信息损失，利用有限的颜色数目，生成一个视觉上和支持更多颜色数目的图相似的近似图。 loyd–Steinberg dithering是比较早期的dither算法，但也是应用最为广泛的算法，以下是其伪码。背后的思想是把量化误差按照固定比例扩散到相邻的后续几个像素上 for each y from top to bottom for each x fro...
图像dither
szfhy的博客
02-08 3582
dither是一种图像增强方法，主要利用了错误消散技术。 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('Portal_Companion_Cube.jpg') cv2.imshow('src', img) print(type(img)) r_channel = img[:,:,0] g_channel = img[:,:,1] b_ch...
数字图像处理_图像的点运算和直方图课后习题
weixin_42773237的博客
09-27 807
实现密茨变换，调整gamma数值，观察图像变化，分析lena图像在不同gamma数值下，图像灰度变化的特点 %幂次变换公式----C*(img .^ X) A1 = imread('D:\Program\test_matlab\lena.jpg'); A = im2double(A1); subplot(2,2,1); imshow(A1); title('raw'); C = 1 X = 0.5 A2 = C*(A .^ X) % 图像加亮，减暗 subplot(2,2,2); imsho.
实现 图像dither算法_OpenCV学习笔记（十八）之距离变换与分水岭算法实现图像分割...
weixin_31693157的博客
01-12 588
一. 什么是图像分割？图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合，每个集合包含一类像素。根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法 ，图像分割的多数算法都属于无监督学习方法。二. 距离变换常见算法：不断膨胀/腐蚀基于倒角距离三. 分水岭变换常见算法：(一).基于浸泡理论API　　1. 距离变换cv::distanceTransformcv::distanceTransfo...
Unity图片优化 - Dither算法
蛰伏--当你不够强大时，就不要放弃努力
12-12 1547
在Unity移动平台的游戏开发过程中，贴图资源是往往是占资源量最大的资源。如何在保证视觉效果的同时，尽可能地减少贴图资源，是开发团队会经常遇到的问题。通常来说，对于3D物体的纹理，是可以采用ETC/PVRTC等压缩比很大的算法处理，但是对于细节要求很高的UI纹理，这样处理造成的失真往往达不到质量要求。对于这类的贴图，我们可以考虑使用失真较小的16位贴图格式存储。 但是对于颜色数较高的纹理，Unity提供的默认转换方法会呈现明显的色阶。针对该问题，keijiro实现了一种Dither4444的改进算法。从下
dither图像处理
最新发布
07-03
### Dither在图像处理中的原理与应用 Dither技术是一种通过使用有限的颜色集合来模拟更广泛颜色范围的方法。其核心原理是利用人眼的视觉特性，通过将相邻像素的颜色组合起来，使得整体效果看起来接近原始颜色[^3]。这种技术特别适用于那些只能显示有限颜色的设备。 #### 原理 Dither的基本思想是在图像中引入噪声或者特定模式，以分散量化误差。这样做的目的是为了使最终显示的颜色更接近于原始图像的颜色。常见的dither算法包括Floyd-Steinberg dither、Atkinson dither以及Sierra dither等。这些算法的主要区别在于它们如何传播和分配误差到周围的像素点上[^3]。 例如，Floyd-Steinberg dither算法按照以下方式传播误差： ```python # Floyd-Steinberg Dithering Algorithm (简化示例) def floyd_steinberg_dither(image): # 转换为灰度图 img = image.convert('L') pixels = img.load() width, height = img.size for y in range(height): for x in range(width): old_pixel = pixels[x, y] new_pixel = 255 if old_pixel > 128 else 0 pixels[x, y] = new_pixel error = old_pixel - new_pixel if x + 1 < width: pixels[x + 1, y] += int(error * 7 / 16) if y + 1 < height and x - 1 >= 0: pixels[x - 1, y + 1] += int(error * 3 / 16) if y + 1 < height: pixels[x, y + 1] += int(error * 5 / 16) if x + 1 < width and y + 1 < height: pixels[x + 1, y + 1] += int(error * 1 / 16) return img ``` #### 应用 Dither技术广泛应用于多个领域。早期的视频适配器、现在的一些手机LCD屏幕以及廉价数码相机都使用了这项技术。由于这些设备的色域范围较小，dither技术能够帮助它们更好地再现复杂色彩的照片[^3]。 此外，在网页设计中，当需要减少图像文件大小时，设计师也会采用dither技术来保持图像质量的同时降低颜色深度。这在GIF格式的图像中尤为常见。 最后，在打印行业中，dither技术也被用来提高黑白打印机输出图像的质量。通过精心设计的dither矩阵，可以创造出丰富的灰阶效果。
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