在嵌入式GUI開發(fā)中，低色深（如RGB565）常常導(dǎo)致圖片漸變出現(xiàn)明顯色帶。

今天給大家?guī)硪粋€(gè)好消息！

GUI Guider現(xiàn)已支持LVGL圖片抖動(dòng)處理，內(nèi)置兩種主流算法：Floyd-Steinberg誤差擴(kuò)散抖動(dòng)和閾值抖動(dòng)。

本文將結(jié)合源碼實(shí)現(xiàn)，帶你深入理解這兩種算法的原理、特點(diǎn)與工程應(yīng)用，讓你的界面更細(xì)膩、更專業(yè)！

什么是圖片抖動(dòng)（Dithering）

想象一下，你有一盒256色的彩筆，但現(xiàn)在只能用16色來畫同一幅畫。直接的做法是找到最接近的顏色替代，但這樣會(huì)產(chǎn)生明顯的色彩分層和失真。

抖動(dòng)算法就像一個(gè)聰明的藝術(shù)家，通過巧妙地安排像素的分布，讓人眼在一定距離下看到接近原始色彩的效果。這就是"空間換色彩"的思想。

誤差擴(kuò)散抖動(dòng)算法

原理簡介：

Floyd-Steinberg算法是一種經(jīng)典的誤差擴(kuò)散抖動(dòng)方法。其核心思想是：當(dāng)前像素的量化誤差不應(yīng)浪費(fèi)，而應(yīng)傳遞給鄰近像素，從而整體提升視覺效果。

實(shí)現(xiàn)算法流程：

1.將每個(gè)像素的RGB值映射到21個(gè)等級(jí)（step約為12.75），以適應(yīng)低色深顯示。

2.計(jì)算原始像素與量化后像素的誤差。

3.按照Floyd-Steinberg權(quán)重，將誤差分配給右側(cè)、正下、左下和右下的像素。

源碼實(shí)例片段：

constquantize= (value) => {
conststep =255/ (21-1);
returnMath.round(value / step) * step;
};
//
誤差擴(kuò)散到鄰近像素
diffuseError(1,0,7/16);//
右側(cè)
diffuseError(-1,1,3/16);//
左下
diffuseError(0,1,5/16);//
正下
diffuseError(1,1,1/16);//
右下

閾值抖動(dòng)算法

原理簡介:

閾值抖動(dòng)采用預(yù)定義的閾值矩陣，根據(jù)像素在矩陣中的位置決定其量化方式。每個(gè)像素獨(dú)立處理，天然支持并行計(jì)算。

實(shí)現(xiàn)流程：

閾值矩陣設(shè)計(jì):

使用8×8的閾值矩陣，分別針對(duì)RGB三個(gè)通道設(shè)計(jì)不同的閾值分布：

letred_thresh = [
1,7,3,5,0,8,2,6,
7,1,5,3,8,0,6,2,
// ... 64
個(gè)值的
8x8
矩陣
]

這種分離式設(shè)計(jì)有特殊考慮：

2. 基于像素位置計(jì)算閾值矩陣索引：

let threshold_id = ((y & 7) << 3) + (x & 7);

3. RGB565格式適配：針對(duì)RGB565格式，分別對(duì)紅、綠、藍(lán)通道做位掩碼處理，保證色彩映射準(zhǔn)確。

算法特點(diǎn)：

算法對(duì)比與選擇建議：

若在GUI Guider中遇到圖片顯示出現(xiàn)色帶問題，建議在圖片屬性設(shè)置中嘗試更換不同的圖像渲染算法，以改善圖像質(zhì)量：

實(shí)際應(yīng)用建議：

漸變和照片類圖片優(yōu)先選擇Floyd-Steinberg算法，追求最佳視覺體驗(yàn)

UI圖標(biāo)、純色塊、實(shí)時(shí)渲染場景優(yōu)先選擇閾值抖動(dòng)算法，追求極致效率

總結(jié)

兩種抖動(dòng)算法各有優(yōu)勢(shì)：

Floyd-Steinberg-適合追求高質(zhì)量的場景，特別是照片和復(fù)雜圖像

閾值抖動(dòng)-適合對(duì)性能要求較高的實(shí)時(shí)應(yīng)用和UI圖標(biāo)

在使用GUI Guider的嵌入式GUI開發(fā)中，根據(jù)具體的硬件平臺(tái)和應(yīng)用需求選擇合適的算法，可以在性能和視覺效果之間找到最佳平衡點(diǎn)。理解這些算法的原理，不僅能幫助我們更好地使用現(xiàn)有工具，還能在需要時(shí)進(jìn)行定制優(yōu)化，打造更出色的用戶界面體驗(yàn)。