第六章 研究成果
6.2 實際播放視訊影像的結果
將經過預處理的圖片與未處理的圖片做比較，結果如圖 6-2 所示。圖 6-2 與 圖 6-3 為在影片播放速率 5fps 的情況下，參考 Retention Time 補償以及未補償直 接驅動的差異，可發現未補償的黑色有過驅動的情形，因此驅動回白時無法將 前一個畫面的黑清除乾淨，產生殘影的情況，但經過演算法補償驅動時間後，
黑色將不再被過驅動，因此驅動回白色時能夠完全的清除乾淨。
圖 6-4 與圖 6-5 為在影片播放速率 10fps 的情況下，參考 Retention Time 補償 以及未補償直接驅動的差異，可發現未補償的黑色驅動後，驅動回白時無法將 前一個畫面的黑清除乾淨，產生殘影的情況，且黑色其實並沒有到達我們所設 定的目標黑色灰階，但經過演算法補償驅動時間後，黑色提前一個畫面驅動，
利用累加的方式，黑色將可以驅動至更黑，相同的白色也將在後一個畫面，補 滿尚未驅動回白的灰階，因此驅動回白色時能夠完全的清除乾淨。
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5 6 7
(a)未補償
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(b)補償
圖 6-2 參考 Retention Time 演算法之輸出結果(5fps)
圖 6-3 參考 Retention Time 演算法之輸出結果比較(5fps)
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5 6 7
(a)未補償
1 2 3 4
5 6 7
(b)補償
圖 6-4 參考 Retention Time 演算法之輸出結果(10fps)
圖 6-5 參考 Retention Time 演算法之輸出結果比較(10fps)
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(a)未補償
1 2 3
4 5 6
(b)補償
圖 6-6 其他參考 Retention Time 演算法之輸出結果(5fps)
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4 5 6
(a)未補償
1 2 3
4 5 6
(b)補償
圖 6-7 其他參考 Retention Time 演算法之輸出結果(10fps)
6.2.2 半色調視訊影像
本論文做了三種比較方式：第一種，使用 Floyd Steinberg 誤差擴散法比較加 入擾動波形與未加入擾動波形之差異。第二種，使用 Jarvis, Judice and Ninke 誤差 擴散法比較加入擾動波形與未加入擾動波形之差異。第三種，使用 Stucki 誤差擴 散法比較加入擾動波形與未加入擾動波形之差異。
在此本論文使用微軟 Windows 7 作業系統中的範例視訊影片作為播放的視訊 影像，由實驗結果發現，未加入擾動波形之視訊影像，如圖 6-8(a)、圖 6-9(a)與 圖 6-10(a)所示，似乎像素粒子被白色驅動擴散影響非常嚴重，導致整個畫面的 細節喪失，黑色像素細節也完全消失，播放效果非常不佳，而加入擾動波形 後，大幅改善了擴散現象產生的問題，如圖 4-12 與圖 4-13 所示。
另外，由不同的誤差擴散法的影像所顯示的效果也有其差異，如圖 6-8(b)所 示，Floyd Steinberg 誤差擴散法因像素顆粒較細緻，因此相鄰像素變化頻率高，
然而本論文的擾動波形對於解決相鄰的黑像素與白像素互相擴散問題改善效果 有限，因此若使用 Jarvis, Judice and Ninke 誤差擴散法，如圖 6-10(b)所示，其像 素顆粒較粗濃，因此相鄰像素變化頻率相對較低，可改善黑白互相擴散的問 題。Stucki 的誤差擴散法像素顆粒大小介於上述兩種演算法之間，但效果還是沒 有 Jarvis, Judice and Ninke 誤差擴散法來的好。
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4 5 6
7 8 9
(a)未擾動 Floyd Steinberg
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4 5 6
7 8 9
(b)擾動 Floyd Steinberg
圖 6-8 半色調輸出結果(Floyd Steinberg)
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4 5 6
7 8 9
(a)未擾動(Stucki)
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(b)擾動(Stucki)
圖 6-9 半色調輸出結果(Stucki)
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4 5 6
7 8 9
(a)未擾動 Jarvis, Judice and Ninke
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(b)擾動 Jarvis, Judice and Ninke
圖 6-10 半色調輸出結果(Jarvis, Judice and Ninke)
(a)Floyd Steinberg(左圖未擾動，右圖加入擾動)
(b)Stucki(左圖未擾動，右圖加入擾動)
(c) Jarvis, Judice and Ninke(左圖未擾動，右圖加入擾動) 圖 6-11 半色調輸出結果之細節
1 2 3 (a)Floyd Steinberg(加入擾動)
1 2 3
(b)Stucki(加入擾動)
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(c) Jarvis, Judice and Ninke(加入擾動) 圖 6-12 其他半色調輸出結果
(a)Floyd Steinberg(加入擾動) (b)Stucki(加入擾動)
(c) Jarvis, Judice and Ninke(加入擾動) 圖 6-13 其他半色調輸出結果之細節