ディザ
最もよく使われている。 Jarvis, Judice, and Ninke dithering: 隣接するピクセルだけでなく、さらにそれらに隣接するピクセルにも誤差を拡散させる。フロイド-スタインバーグ法よりも性能が悪い(関与するピクセル数が多いため)。 Stucki dithering: Jarvis を改良して若干高速化したもの。見た目はシャープになる。 Burkes dithering: Stucki を単純化して高速化したもの。Stucki ほどシャープではない。
誤差拡散ディザリング(続き) Sierra dithering: Jarvis を改良して高速化したもの。Jarvis とほぼ同じ見た目になる。 Two-row Sierra: Sierra を高速化したもの。 Sierra Lite: さらに単純化、高速化したもの。 Atkinson dithering: ビル・アトキンソンが考案。Jarvis や Sierra と似ているが、高速である。誤差全体ではなく4分の3だけを拡散させる。画像の詳細をよく保持するが、非常に明るい部分や非常に暗い部分は詳細が失われやすい。
ある量子化ビット数のデータを異なるビット数に変換する方法はいくつかある。目的のビット数の標本単位に収まらずしてはみ出る元データの部分を刈り除く切り捨て(truncation)、また、はみ出ることになる部分を近い値に直してでも保持する丸め(round)などがある。しかしこれらの処方は、前節で述べられている誤差の周期化・周波数成分化およびそれによるノイズの発生をもたらしかねない。例えば次のような波形データを表す値があるとする。
たとえば、この波形が有する数値を 20% 縮小する(波形の構成値すべてに 0.8 をかける)と、次のような値が得られる。
量子化ビット数が、整数の桁のぶんしかなかったら、これを整数に改めなくてはならない。 「切り捨て」を適用した場合には次のようになる。
切り捨ての代わりに「丸め」(四捨五入)を適用した場合には次のとおりである。
いずれの処方でも、元データの数値に対していくらかの誤差がある。そしてその誤差はまた回帰的である。正弦波のような反復的な波形についてこの現象を考えるとわかりやすい。そのような波形を標本化し、量子化する場合、元となるデータに含まれる 2.4 や 6.4 という値にたとえば「切り捨て」を適用して 2 などにするために生じる 0.4 の差分は、元データの波形の周波数と標本化周波数の積の周波数で、周期的に再起することになる(この例の場合、元データが 5 である 4.0 の量子化には差分が発生しない)。