一、半色调原理
在电脑中我们见到的诸如JPED、BMP、GIF等等格式的照片都是一种连续色调的图像，每一个像素点都是用红R、绿G、蓝B三原色叠加合成，其中每一个分量的范围在0（黑色）~255（白色）共256种灰度值，所以每一个像素点都有16777216种颜色，呈现给人们的就是色彩细腻丰富、层次渐变的图像。
各种打印机或印刷机的打印头都是二值输出设备，只有打印点（黑色）和不打印点（白色）两种状态。半色调技术就是将连续色调的图像进行二值化的过程，在一个小的矩阵网格中用墨点的比例表现灰度。人眼观察到的半色调图像局部平均灰度近似于原始图像的局部平均灰度值，从而利用人眼的视觉特征得到接近于原始图像的印刷图像，如图1所示为放大后的半色调图像。
图 1 使用 Floyd & Steinberg error diffusion 算法生成的半色调图像
一般彩色打印机只有4种、6种或者8种颜色。彩色打印机或者印刷机将颜料分别存储，在纸张上每次打印一种颜色分量，经过几次不同颜色的叠加打印后，得到二值图像，给人以视觉上的连续色调效果。
二、经典的半色调算法
半色调技术应用在印刷领域已有一个多世纪了，大量用在数字输出设备上。按照频域下不同的调制方法，传统的半色调方法主要分为三类：调幅（AM）半色调、调频（FM）半色调和调幅/调频（AM/FM）混合版色调。
调幅半色调方法是通过调整打印墨点面积来再现原始图像不同的灰度值，即打印墨点面积小则灰度值低，反之打印墨点面积大则灰度值高。调频半色调方法是在打印墨点面积固定的前提下，通过改变打印墨点的频率来再现不同的灰度值，频率高打印墨点密度高则灰度值高，反之频率低打印墨点密度低灰度值低。混合半色调方法是打印墨点的面积和频率随灰度值改变。
根据半色调的应用领域和不同特征，人们先后研究出许多半色调算法。其中比较著名的半色调算法有：模板法、对点进行处理的抖动算法、对领域处理的误差扩散算法和迭代法。
1、模板算法
模板法是出现相对较早的数字半色调算法，其实现方法也较简单。主要用于原始图像的分辨率不高的场合。一般情况下不同灰度等级模板用一个NxN单元中打印墨点的多少来表示N^2+1级灰度等级。例如3x3的模板可实现0~9共10级灰度等级，5x5的模板可实现0~25共26种灰度等级。
图2 3x3模板再现10级灰度
具体处理时，遍历原始图像的每个像素点，根据其灰度值用已建立的相应灰度等级模板替代。若被替代的单元与模板同大小时，此方法称为场置换法。场置换法中用与单元平均灰度值近似的灰度等级模板替换。比较而言，场置换算法处理前后，其分辨率相同。后一种方法比场置换算法保留了更多原始图像的信息，另外原始图像的分辨率下降了N^2倍，所以常用于设备的输出分辨率相对原始图像分辨率较高的场合。
总之，无论用灰度等级模板替换的是一个像素，还是相同大小的单元，其打印单元的间距相同，仅是单元中打印墨点的多少不同，因此都属于调幅半色调算法。两种算法再现图像色调变化不够柔和，有明显的边缘轮廓，现在很少使用。
2、抖动算法
这种半色调算法利用数字方式模拟印刷业中传统的加网过程，该算法将输入的图像和一个阈值矩阵（或者加网矩阵，通常为方阵）进行比较，从而将灰度图像转为二值图像。
经典的就是误差扩散算法， Floyd & Steinberg error diffusion
3、迭代法
迭代半色调算法的思想是先用一种简单的方法得到初始的半色调图像，然后对初始半色调图像进行迭代处理，使每次处理得到的半色调图像具有更小的灰度误差，最后得到视觉最优的半色调图像。
典型的迭代算法是直接二进制位搜索（DBS）半色调方法。
0,// Floyd & Steinberg error diffusion
1,// Bayer ordered dispersed dot dithering (order 2 dithering matrix)
2,// Bayer ordered dispersed dot dithering (order 3 dithering matrix)
3,// Ordered clustered dot dithering (order 3 - 6x6 matrix)
4,// Ordered clustered dot dithering (order 4 - 8x8 matrix)
5,// Ordered clustered dot dithering (order 8 - 16x16 matrix)
6// Bayer ordered dispersed dot dithering (order 4 dithering matrix)
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