Image 除了弗洛伊德–；斯坦伯格抖动，还有其他抖动图像的方法吗？

我想知道除了Floyd–Steinberg抖动之外，还有什么著名的抖动算法存在吗

还有其他一些错误扩散算法，提供了一个很好的列表和图像来比较这些算法：

• Floyd–斯坦伯格抖动只会将错误扩散到邻近的区域 像素。这会导致非常细粒度的抖动
• 贾维斯、朱迪丝和Ninke抖动也将误差扩散到一步之外的像素。抖动比较粗糙，但有 更少的视觉伪影。它比弗洛伊德慢——斯坦伯格抖动 因为它将误差分布在12个相邻像素之间，而不是4个 Floyd–Steinberg的附近像素
• 是基于上述，但速度稍快。它的输出趋于干净和尖锐
• Burkes抖动是Stucki抖动的一种简化形式，它比Stucki抖动更快，但更不干净
• Sierra抖动是基于Jarvis抖动的，但它速度更快，同时给出了类似的结果
• 两行Sierra是Sierra改进的上述方法，以提高其速度。 Filter Lite是Sierra提出的一种算法，它比Floyd–Steinberg的算法更简单、更快，但仍能产生类似的结果（根据Sierra，更好）
• Atkinson抖动类似于Jarvis抖动和Sierra抖动，但速度更快。另一个区别是，它不会扩散整个量化误差，但只有四分之三。它倾向于很好地保留细节，但非常明亮和黑暗的区域可能会被吹出
• 均匀色调加网是Floyd–Steinberg抖动的专利修改，旨在减少视觉伪影，特别是在高光和阴影中产生更均匀的点模式

不幸的是，这里没有详细信息，你必须通过谷歌搜索算法来获得关于扩散表等的更多信息。我将尝试编辑和更新列表，并提供一些链接

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编辑：对于大多数列出的算法，似乎都有很好的解释和扩散表。

这已经得到了回答，但我无意中发现了一个非常好的解释，我希望它能获得一些可见性（从维基百科页面链接）：