Processing 中 Bayer dithering 为什么会覆盖白色边缘像素？

2026-11-06数据小陈

结论

白色边缘像素会被 dithering 覆盖，主要是因为跳过像素的判断比较了含义不同的值：pValue 是 red(iValue) 返回的红色通道值，白色时为 255；white 则是 Processing 的 color 值。因此，pValue != white 无法正确识别白色像素，dithering 循环仍会处理并改写它们。

还有一个独立问题：生成阈值时，newK / 63 使用整数除法。除 63 外的值都会先变成 0，再乘以 255，导致阈值矩阵几乎只有 0 和 255，无法将 Bayer 值均匀映射到 0–255。

修正跳过白色像素的判断

当前代码片段是：

color iValue = img.get(xx, yy);
float pValue = red(iValue);
if (pValue != white) {
    // dithering
}

pValue 是通道值，white 是颜色值。直接比较像素颜色即可：

color iValue = img.get(xx, yy);
if (iValue != white) {
    float pValue = red(iValue);
    // dithering
}

这样，白色边缘像素就会跳过后续 dithering。如果只想根据红色通道判断亮度，也可以比较 red(iValue) != 255。不过，红色通道为 255 的其他颜色也会被当成白色。当前代码将边缘设为纯白，因此比较完整颜色更符合预期。

修正阈值缩放

将 setup() 中的整数除法：

int newS = (newK / 63) * 255;

改成先乘再除：

int newS = newK * 255 / 63;

newK 的范围是 0–63，这种写法会将它映射到 0–255。结果仍会向下取整，这是预期的。

检查像素处理顺序

代码先用 img.set(x, y, white) 标记边缘，再进入 dithering 循环读取 img。只要跳过条件正确，白色像素就能保留下来。把边缘处理移到循环末尾，本身无法修正原来的比较条件。

如果之后 dithering 的计算需要读取相邻像素，建议从一张输入图读取，并将结果写入另一张输出图，以免先前写入的结果影响后续计算。当前 Bayer 判断对每个像素独立处理，可以先修正白色判断来验证问题。

此外，image(img, 0, 0) 在 draw() 开头绘制的是处理前的图像，最终结果则在末尾再次绘制。如果不需要先显示原图，可以移除开头的绘制，减少绘制步骤。