CN105224538A - 图像的抖动处理方法与装置 - Google Patents

Abstract

一种图像的抖动处理方法与装置，所述方法包括：将待处理图像中的像素点沿分形曲线所构成的遍历路径进行遍历；对于遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点；以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后所述待处理图像中每个像素点的值。本发明技术方案既能够使经过抖动处理后的输出图像确保一定图像质量，例如使输出图像色调丰富，灰阶过渡连续，而且没有抖动噪声和明显的龟纹和蠕虫现象，又能够降低抖动处理的复杂度以满足实时性的要求。

Description

图像的抖动处理方法与装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像的抖动处理方法与装置。

背景技术

抖动(Dither)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如色带(banding)这样的问题。Dither的概念常用在数字声音和数字视频数据处理中，也常用在压缩磁盘中。

图像处理中的抖动处理(Dithering)是一个使用有限调色板在图像中创建色深错觉的技术。在一个经过抖动处理的图像中，那些在调色板中不可用的颜色可以用当前调色板中可用的颜色中的一种近似代替，人眼可以接受这种由颜色组成的混合色。Dithering类似于印刷技术中使用的半色调印刷，经过抖动处理的图像，特别是使用相关的少许颜色的，通常都可以看出图像中包含的颗粒。

Dithering技术在早期的视频适配器、现在的一些手机上使用的液晶显示器，还有一些廉价的数码照相机上都有使用，这些设备的色域范围都要小于那些更先进的设备。例如，在照片图像可能包含数百万中颜色，但是在视频硬件上可能只支持256色，所以就需要使用这256色通过Dithering技术来近似的达到原图的效果。如果不使用Dithering技术的话，那么原图里面那些不被支持的颜色可能会被这些颜色的近似颜色所代替，这样会导致最后显示出来的效果很差。

另外需要使用Dithering的情况是图像文件格式的限制因素。特别的，通常使用的GIF文件格式严格限定只能使用256或者更少的颜色(在大多数图像编辑软件里是这样的)。其它一些文件格式，例如PNG，由于为了降低文件大小，也会使用相应的限制。这些使用受限颜色的图片会包含一个它所使用的颜色的调色板。在这种情况下，图像编辑软件就会负责Dithering图像，而不仅仅是使用这些格式保存这类文件。

常用的图像抖动处理算法包括以下几种：

有序抖动算法(例如点聚集有序抖动算法和点离散有序抖动算法)：算法简单，易于实现；但是输出图像纹理不够细腻，灰度过渡不连续，特别是在高光与暗调灰阶区域，有明显的固定图案，即存在抖动噪声；

误差扩散(errordiffusion)算法：输出图像色调丰富，且算法简单、高效、实用，但是输出图像存在明显的龟纹和蠕虫现象，边缘模糊，图像对比度较差；

迭代算法：输出图像色调丰富，灰阶过渡连续，视觉效果较好，但是算法复杂度较高，实时性差。

因此，如何既能够使经过抖动处理后的输出图像确保一定图像质量，例如使输出图像色调丰富，灰阶过渡连续，而且没有抖动噪声和明显的龟纹和蠕虫现象，又能够降低抖动处理的复杂度以满足实时性的要求，是亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的问题是如何既使经过抖动处理后的输出图像确保一定图像质量，又降低抖动处理的复杂度以满足实时性的要求。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像的抖动处理方法，包括：

将待处理图像中的像素点沿分形曲线所构成的遍历路径进行遍历；

对于遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点；

以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后所述待处理图像中每个像素点的值。

可选的，所述待处理图像是待进行抖动处理的原始图像。

可选的，所述待处理图像是将待进行抖动处理的原始图像经过分割而形成的一个以上图像块，所述方法还包括：在以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后各图像块中每个像素点的值之后，生成所述原始图像经过抖动处理后的输出图像。

可选的，相邻图像块分别使用所述分形曲线的不同遍历路径。

可选的，所述图像的抖动处理方法还包括：将两个或两个以上图像块的抖动处理并行进行。

可选的，所述邻域内各像素点对应的误差值是各像素点的量化误差分别乘以相应的加权系数后得到的。

可选的，所述邻域内与当前遍历到的像素点越邻近的像素点相应的加权系数越大。

可选的，以单调递减函数为所述邻域内与当前遍历到的像素点依次相邻的像素点分别配置相应的加权系数。

可选的，所述单调递减函数为单调递减的指数函数。

可选的，设置误差队列以循环存放当前遍历到的像素点邻域内各像素点对应的误差值，所述误差队列的长度至少与所述邻域的大小相一致。

可选的，所述分形曲线为希尔伯特曲线。

为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种图像的抖动处理装置，包括：

遍历单元，适于将待处理图像中的像素点沿分形曲线所构成的遍历路径进行遍历；

邻域处理单元，适于对于遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的量化误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点；

确定单元，适于以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后所述待处理图像中每个像素点的值。

与现有技术相比，本发明的技术方案至少具有以下优点：

通过将误差扩散沿着分形曲线的方向遍历所有的像素点，同时将传统的邻域处理从二维处理转变为一维处理，既克服了传统误差扩散抖动处理方法存在的明显方向性不足的缺点，又降低了抖动处理的复杂度，从而既能够使经过抖动处理后的输出图像确保一定的图像质量，例如使输出图像色调丰富，灰阶过渡连续，而且没有抖动噪声和明显的龟纹和蠕虫现象，又能够满足图像抖动处理对于实时性的要求。

进一步地，采用图像分块处理的方式，有利于各图像块抖动处理的并行实现，从而增强实时处理的能力。

进一步地，通过选用希尔伯特曲线作为所述分形曲线，考虑到该分形曲线存在着相似性，更能够便于实现图像分块处理的方式，而且相邻图像块分别使用所述分形曲线的不同遍历路径，克服了遍历路径的重复性，能够避免出现明显的固定图案，从而有效抑制抖动噪声。

附图说明

图1是本发明技术方案提供的图像的抖动处理方法的流程示意图；

图2是阶数分别为1至4的希尔伯特曲线的示意图；

图3是本发明实施例的图像的抖动处理方法的流程示意图；

图4是本发明实施例的希尔伯特曲线的4种遍历路径的示意图；

图5是本发明实施例的原始图像中各图像块的遍历路径配置示意图。

具体实施方式

由于现有的图像抖动处理方法无法同时兼顾输出图像的质量提升以及处理复杂度的降低，因此对于一些对硬件配置成本较为敏感的终端设备，例如手机、掌上电脑等，既需要确保输出图像达到一定质量，又需要在不增加成本的前提下满足图像处理的实时性要求，这是亟待解决的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提出了一种图像的抖动处理方法，如图1所示，所述图像的抖动处理方法包括：

步骤S1，将待处理图像中的像素点沿分形曲线所构成的遍历路径进行遍历；

步骤S2，对于遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点；

步骤S3，以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后所述待处理图像中每个像素点的值。

需要指出的是，本发明技术方案结合了有序抖动算法与误差扩散算法的优点，使用邻域处理替代有序抖动算法中使用的点处理方式，但是邻域处理的复杂性远远低于误差扩散算法，同时在抖动处理方法中引入分形曲线，像素点的遍历沿着分形曲线进行。由于结合了以上技术，使输出图像不但色调丰富，灰阶过渡连续，而且没有抖动噪声和明显的龟纹和蠕虫现象，同时图像的抖动处理复杂度大大降低。

此外，本发明技术方案通过将误差扩散沿着分形曲线的方向遍历所有像素点的同时，还将传统的邻域处理从二维处理转变为一维处理，既克服了传统误差扩散算法存在的明显方向性不足的缺点，又进一步降低了图像抖动处理的复杂度，从而不但能够使经过抖动处理后的输出图像确保一定的图像质量，而且能够使抖动处理复杂度的降低足以满足实时性的要求。

由于图像处理中的“邻域处理”通常都是在二维空间上进行的处理，即使是出于降低处理复杂度的考虑，一般也是在二维空间的基础上对邻域处理的算法进行改进，而从一维处理的角度出发去改进邻域处理的方法，并不是本领域技术人员容易想到的，因此不属于本领域的惯用技术手段。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例作详细的说明。

需要说明的是，分形曲线(Riemersma)又可以称为空间填充曲线，在本实施例中，所述分形曲线具体为希尔伯特(Hilbert)曲线。本领域技术人员知晓，Hilbert曲线是一种典型的分形曲线，从数据结构的角度来看，是一种特殊的四叉树。它的特点是蜿蜒曲折，能遍历平面上某一正方形区域内的所有的点，当阶数n趋向无穷大时(实际上当n≥log₂max(width,height)即可，其中width是待处理图像的宽度，height是待处理图像的高度，max()是求最大值的函数)，曲线将充满整个正方形。该分形曲线不会交叉，连续但又不可导。正是由于Hilbert曲线具有上述特点，因此沿该曲线所构成的遍历路径非常适于实现待处理图像中所有像素点的遍历。

本实施例中，由于所述图像的抖动处理方法中含有递归算法，主要是Hilbert曲线的求解过程中包含有递归运算，且图像的遍历路径是无规则的，并不是常规的顺序行扫描，因此使抖动处理的实时性受到很大的考验，同时也给专用集成电路(ASIC，ApplicationSpecificIntegratedCircuits)流水线的实现增加了难度。通过分析Hilbert曲线，发现该曲线存在着相似性，于是可以考虑将原始图像分割成若干个图像块，每个图像块内使用如图1所示的图像的抖动处理方法，这样就能够使各图像块的抖动处理存在并行处理的可能性，从而增强实时处理的能力。

由于分割后形成的任意一个图像块都属于原始图像的一部分，与原始图像相比，除了在图像所包含像素的数量上有所区别之外，在图像的抖动处理方法的适用上并没有实质的区别，因此可以先分别针对各个图像块采用如图1所示的图像的抖动处理方法，再基于各个处理后的图像块生成所述原始图像经过抖动处理后的输出图像。

需要说明的是，本实施例中通过选用Hilbert曲线作为所述分形曲线，因为考虑到该分形曲线存在着相似性，能够更加便于实现原始图像的分块处理方式，从而取得更好的实施效果。本领域技术人员能够理解，在其他实施例中，完全也可以采用其他类型的分形曲线。

本实施例中，以所述待处理图像是将待进行抖动处理的原始图像经过分割而形成的一个以上图像块为例进行说明，因此，所述图像的抖动处理方法还包括：在以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后各图像块中每个像素点的值之后，生成所述原始图像经过抖动处理后的输出图像。本领域技术人员能够理解，在其他实施例中，所述待处理图像也可以直接是待进行抖动处理的原始图像。

因此，本发明技术方案中所述的“待处理图像”，在一个实施例中可以为待进行抖动处理的原始图像，在另一个实施例中也可以为将待进行抖动处理的原始图像经过分割而形成的一个以上图像块。

本实施例中，对于每一个图像块的抖动处理均通过执行图1所示的步骤S1至步骤S3实现。

首先，准备对任意一个图像块进行抖动处理时，将该图像块中的像素点沿Hilbert曲线所构成的遍历路径进行遍历。

Hilbert曲线存在不同的阶数，如图2所示的是阶数分别为1至4的Hilbert曲线。本实施例中，如图1所示步骤S1中选用何种阶数的Hilbert曲线构成遍历路径是根据各图像块的大小确定的，例如当图像块的大小是8*8(单位：像素)时，则至少应当选用阶数等于3的Hilbert曲线才能完全遍历所有的像素点，而当图像块的大小是16*16(单位：像素)时，则至少应当选用阶数等于4的Hilbert曲线才能完全遍历所有的像素点。本领域技术人员能够理解的是，在其他实施例中，当所述待处理图像为原始图像时，则选用何种阶数的Hilbert曲线构成遍历路径是根据原始图像的大小确定的。

然后，对于图像块中遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点。

本领域技术人员知晓，图像的抖动处理过程中还包括对待处理图像中各个像素点的量化过程，所述量化过程在所述邻域处理之前进行，而在所述量化过程中会产生量化误差(quantizationerror)，例如将原先支持256色图像转换到仅支持32色图像的量化过程中，若某像素原先的像素值是66，则量化之后的像素值则为8，而该像素值实际上对应支持256色的图像中的像素值64，那么量化前后的像素值之差2便可以理解为量化过程中产生的量化误差。由于所述量化过程以及量化误差均为本领域的公知常识，此处不再详细描述。

现有技术中常用的邻域处理一般是将遍历到的像素点的量化误差扩散到该像素点周边相邻的未处理的像素点上，因此该邻域处理是二维处理，而在本实施例中，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点，因此图1所示步骤S2中的邻域处理是一维处理。

本实施例中，所述邻域内各像素点对应的误差值是各像素点的量化误差分别乘以相应的加权系数后得到的。考虑到本实施例所述的邻域内各像素点与当前遍历到的像素点之间的距离不同，那么量化误差对于相互之间的影响程度也有所不同，因此可以通过为所述邻域内各像素点的量化误差配置相应的加权系数来体现。在其他实施例中，所述邻域内各像素点对应的误差值也可以直接是各像素点的量化误差，当然，这也可以理解为所述邻域内各像素点相应的加权系数均为1时的特殊情形。

在具体实施时，所述邻域内像素点的数量是由邻域的大小确定的，例如：若邻域的大小为4，则邻域内像素点的数量为4个。

在实际实施时，可以通过设置误差队列以循环存放当前遍历到的像素点邻域内各像素点对应的误差值，所述误差队列的长度至少与所述邻域的大小相一致。

本实施例中的邻域处理过程可以结合下面的表1进行更为直观的理解。

表1

在表1中，假设邻域的大小为4，误差队列的长度为4，待处理图像原先支持256色，经过抖动处理后的输出图像为二值图像，即抖动处理后的像素值不是0，就是255。

表1中的“原始像素值”表示未经抖动处理的像素点的值；“更改像素值”表示对当前遍历到的像素点的“原始像素值”以及误差队列中的各项误差值进行求和之后所得到的像素值，即邻域处理后的结果；“最终像素值”表示当前遍历到的像素点根据“更改像素值”确定的抖动处理后的像素值；“队列元素权重”即为所述邻域内各像素点相应的加权系数，所述邻域内的每个像素点也可以称为误差队列中的一个队列元素，为了方便说明，假设误差队列中各个队列元素的权重值都为1；表1中误差队列的每一行表格表示其中保存的各像素点相应的误差值，每一行表格中最右侧格子存放的误差值是上一个遍历到的像素点相应的误差值，由于误差队列中各个队列元素的权重值都为1，则上一个遍历到的像素点相应的误差值等于该像素点的“原始像素值”与“最终像素值”之差(即该像素点的量化误差)，行与行之间的区别能够体现出误差队列中的变化情况。

对于图像块中第一个遍历到的像素点，假设该像素点的“原始像素值”为128，由于该像素点邻域内不存在符合条件的像素点，那么此时误差队列中存放的各项误差值均为“0”，对当前遍历到的像素点的“原始像素值”以及误差队列中的各项误差值进行求和之后所得到的“更改像素值”为128，则以该“更改像素值”确定的“最终像素值”为255。

需要说明的是，上述以“更改像素值”确定“最终像素值”的过程即为图1所示步骤S3的执行过程，在具体实施时，可以通过设定一比较阈值实现，例如以127作为比较阈值，若“更改像素值”大于该比较阈值，则相应确定的“最终像素值”为255，否则确定的“最终像素值”为0。

此外，若经过抖动处理后的输出图像并不是二值图像，而是例如支持32色、64色或128色的图像，则以“更改像素值”确定“最终像素值”的过程中，可以基于一定的转换关系相应进行，这也是本领域技术人员的一些常用技术手段，此处不再详细描述。

在完成第一个像素点的遍历后，则继续遍历到第二个像素点，假设第二个像素点的“原始像素值”也为128，此时该像素点邻域内的像素点则包括第一个遍历到像素点，且误差队列中存放有第一个遍历到像素点相应的误差值为-127，即第一个遍历到像素点的原始像素值128减去最终像素值256得到的结果，那么对当前遍历到的像素点的“原始像素值”以及误差队列中的各项误差值进行求和之后所得到的“更改像素值”为1，以该“更改像素值”确定的“最终像素值”为0。

同理，继续遍历到第三个像素点，假设第三个像素点的“原始像素值”也为128，此时该像素点邻域内的像素点包括第一个遍历到像素点和第二个遍历到像素点，且误差队列中存放有第一个遍历到像素点相应的误差值-127以及第二个遍历到像素点相应的误差值128，那么对当前遍历到的像素点的“原始像素值”以及误差队列中的各项误差值进行求和之后所得到的“更改像素值”为129，以该“更改像素值”确定的“最终像素值”为255。

同理，继续遍历到第四个像素点，假设第四个像素点的“原始像素值”也为128，此时该像素点邻域内的像素点包括第一个、第二个以及第三个遍历到像素点，且误差队列中存放有第一个遍历到像素点相应的误差值-127、第二个遍历到像素点相应的误差值128以及第三个遍历到像素点相应的误差值-127，那么对当前遍历到的像素点的“原始像素值”以及误差队列中的各项误差值进行求和之后所得到的“更改像素值”为2，以该“更改像素值”确定的“最终像素值”为0。

以此类推，如果当前遍历到第m个像素点，在邻域等于4的情况下，第m个像素点邻域内的像素点最多将包括遍历的第m-1个像素点、第m-2个像素点、第m-3个像素点、第m-4个像素点，误差队列中存放着这几个像素点相应的误差值，若后续还需要遍历第m+1个像素点，则按照队列所具备的“先进先出”特点，将误差队列中第m-4个像素点相应的误差值清空，邻域内其他像素点相应的误差值存放位置体现在表1中则为“左移”，“左移”之后空出的存储位置则用于存放第m个像素点相应的误差值。

在本实施例中，可以按照以下方式配置所述邻域内各像素点相应的加权系数，即：所述邻域内与当前遍历到的像素点越邻近的像素点相应的加权系数越大。

在实际实施时，可以通过单调递减函数为所述邻域内与当前遍历到的像素点依次相邻的像素点分别配置相应的加权系数，那么误差队列中每个队列元素的加权系数可以通过以下方式进行配置：

w[i]＝f(i,q)

其中：w[i]是每个队列元素的加权系数，f(i,q)是单调递减函数，q为邻域的大小，i∈[0,q-1]。

通过实践经验可知，在所述单调递减函数具体为单调递减的指数函数时，可以取得较好的实施效果。

以上描述了对于任意一个图像块的抖动处理过程，而在对原始图像进行图像分块处理的情况下，则还需要进行图像块的遍历过程。为了便于理解，下面以Hilbert曲线的阶数等于4，即图像块的大小是16*16为例，并结合图3，对本实施例中图像的抖动处理过程进行说明。

如图3所示，首先执行步骤S301，设置初始参数。

步骤S301中设置的初始参数包括Hilbert曲线的阶数、邻域的大小、误差队列的初始化等等。

步骤S301之后，执行步骤S302，计算Hilbert曲线的不同遍历路径。

本领域技术人员知晓，对于任意阶数的Hilbert曲线所构成的遍历路径并不是唯一的，一般存在四种遍历路径，如图4所示。可以从图4直观地看出，遍历路径2、3和4相当于是将遍历路径1依次按顺时针方向旋转90度分别得到的，而计算机中实际使用的遍历路径则需要按一定算法计算获得，并保存在内存中。

本实施例中，为了克服相邻图像块之间遍历路径的重复性，相邻图像块分别使用所述分形曲线的不同遍历路径，即图4所示的四种遍历路径按照一定的规律循环使用，可以参考图5，图5示出的原始图像中存在8个图像块，这些图像块呈两行四列的布局，在第一行图像块中，各自分别以图4所示的遍历路径1、2、3和4进行所有像素点的遍历，而在第二行图像块中，则各自分别以遍历路径2、3、4和1进行所有像素点的遍历，由此可以看出，无论是左右相邻的图像块，还是上下相邻的图像块，彼此所采用的遍历路径都是不同的，如此能够使经过抖动处理后的输出图像中避免出现明显的固定图案，从而有效抑制抖动噪声。当然，在其他实施例中，完全也可以采用确定阶数后的Hilbert曲线的同一种遍历路径。

执行步骤S303，配置邻域内各像素点相应的加权系数。

如前所述，在实际实施时，可以通过单调递减函数为所述邻域内与当前遍历到的像素点依次相邻的像素点分别配置相应的加权系数。

步骤S301至步骤S303完成执行之后，执行步骤S304，对图像块进行抖动处理。

步骤S304是针对每一个图像块而言的，具体实施时，可以采用如图1所示的图像的抖动处理方法对原始图像中的每一个图像块进行抖动处理，详细实施过程请参考上述相关描述，此处不再赘述。

在具体实施时，步骤S304中对于原始图像中各个图像块的抖动处理，既可以按照既定顺序依次处理，也可以将两个或两个以上图像块的抖动处理并行进行。本实施例中，通过采用图像分块处理的方式，有利于各图像块抖动处理的并行实现，从而明显增强实时处理的能力。

每次完成一个图像块的抖动处理，都需要执行步骤S305，判断是否遍历所有的图像块，是则表明本实施例中对于原始图像的抖动处理过程结束，否则跳转到步骤S304继续对其他未处理的图像块进行抖动处理。

需要说明的是，本实施例中，以所述待处理图像是将待进行抖动处理的原始图像经过分割而形成的一个以上图像块为例进行说明，若在其他实施例中，当所述待处理图像是待进行抖动处理的原始图像时，则同样可以按照图1所示的步骤S1至S3，类似于对任意一个图像块的抖动处理方法进行。

对应于上述图像的抖动处理方法，本实施例还提供一种图像的抖动处理装置。所述图像的抖动处理装置包括：遍历单元，适于将待处理图像中的像素点沿分形曲线所构成的遍历路径进行遍历；邻域处理单元，适于对于遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的量化误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点；确定单元，适于以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后所述待处理图像中每个像素点的值。

本实施例中，所述待处理图像是将待进行抖动处理的原始图像经过分割而形成的一个以上图像块，所述图像的抖动处理装置还包括：生成单元，适于在以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后各图像块中每个像素点的值之后，生成所述原始图像经过抖动处理后的输出图像。

本实施例中，所述图像的抖动处理装置还可以包括：并行控制单元，适于控制两个或两个以上图像块的抖动处理并行进行。

所述图像的抖动处理装置的具体实施可以参考本实施例所述的图像的抖动处理方法的实施，此处不再赘述。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例中图像的抖动处理装置的全部或部分是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述存储介质可以是ROM、RAM、磁碟、光盘等。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (14)

1.一种图像的抖动处理方法，其特征在于，包括：

将待处理图像中的像素点沿分形曲线所构成的遍历路径进行遍历；

对于遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点；

以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后所述待处理图像中每个像素点的值。

2.根据权利要求1所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，所述待处理图像是待进行抖动处理的原始图像。

3.根据权利要求1所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，所述待处理图像是将待进行抖动处理的原始图像经过分割而形成的一个以上图像块，所述方法还包括：在以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后各图像块中每个像素点的值之后，生成所述原始图像经过抖动处理后的输出图像。

4.根据权利要求3所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，相邻图像块分别使用所述分形曲线的不同遍历路径。

5.根据权利要求3所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，还包括：将两个或两个以上图像块的抖动处理并行进行。

6.根据权利要求1所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，所述邻域内各像素点对应的误差值是各像素点的量化误差分别乘以相应的加权系数后得到的。

7.根据权利要求6所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，所述邻域内与当前遍历到的像素点越邻近的像素点相应的加权系数越大。

8.根据权利要求7所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，以单调递减函数为所述邻域内与当前遍历到的像素点依次相邻的像素点分别配置相应的加权系数。

9.根据权利要求8所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，所述单调递减函数为单调递减的指数函数。

10.根据权利要求1所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，设置误差队列以循环存放当前遍历到的像素点邻域内各像素点对应的误差值，所述误差队列的长度至少与所述邻域的大小相一致。

11.根据权利要求1所述的图像的抖动处理方法，其特征在于，所述分形曲线为希尔伯特曲线。

12.一种图像的抖动处理装置，其特征在于，包括：

遍历单元，适于将待处理图像中的像素点沿分形曲线所构成的遍历路径进行遍历；

邻域处理单元，适于对于遍历到的每个像素点进行邻域处理，所述邻域处理包括：将当前遍历到的像素点的值与该像素点邻域内各像素点对应的量化误差值进行求和，所述邻域内的像素点为在所述遍历路径上与当前遍历到的像素点依次相邻且已遍历的像素点；

确定单元，适于以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后所述待处理图像中每个像素点的值。

13.根据权利要求12所述的图像的抖动处理装置，其特征在于，所述待处理图像是将待进行抖动处理的原始图像经过分割而形成的一个以上图像块，所述装置还包括：生成单元，适于在以所述邻域处理后的结果确定抖动处理后各图像块中每个像素点的值之后，生成所述原始图像经过抖动处理后的输出图像。

14.根据权利要求13所述的图像的抖动处理装置，其特征在于，还包括并行控制单元，适于控制两个或两个以上图像块的抖动处理并行进行。