Dither - Dither
El tramado es una forma de ruido aplicada intencionalmente que se utiliza para aleatorizar el error de cuantificación , evitando patrones a gran escala, como bandas de color en las imágenes. Dither se utiliza de forma rutinaria en el procesamiento de datos de audio y vídeo digitales y , a menudo, es una de las últimas etapas de la masterización de audio en un CD .
Un uso común del tramado es convertir una imagen en escala de grises a blanco y negro , de modo que la densidad de los puntos negros en la nueva imagen se aproxime al nivel de gris promedio en la original.
Etimología
… [U] na de las primeras [aplicaciones] del dither se produjo en la Segunda Guerra Mundial. Los aviones bombarderos utilizaron computadoras mecánicas para realizar cálculos de navegación y trayectoria de bombas. Curiosamente, estas computadoras (cajas llenas de cientos de engranajes y engranajes) funcionaron con mayor precisión al volar a bordo de la aeronave y menos bien en tierra. Los ingenieros se dieron cuenta de que la vibración de la aeronave reducía el error de las partes móviles pegajosas. En lugar de moverse con sacudidas cortas, se movieron de manera más continua. Se construyeron pequeños motores vibradores en las computadoras, y su vibración se llamó dither del verbo del inglés medio "didderen", que significa "temblar". Hoy en día, cuando toca un medidor mecánico para aumentar su precisión, está aplicando tramado, y los diccionarios modernos definen el tramado como un estado muy nervioso, confuso o agitado. En cantidades diminutas, el dither hace que un sistema de digitalización sea un poco más analógico en el buen sentido de la palabra.
- Ken Pohlmann, Principios del audio digital
El término dither se publicó en libros sobre computación analógica y pistolas controladas hidráulicamente poco después de la Segunda Guerra Mundial . Aunque no utilizó el término tramado , el concepto de tramado para reducir los patrones de cuantificación fue aplicado por primera vez por Lawrence G. Roberts en su tesis de maestría del MIT de 1961 y en su artículo de 1962. En 1964, el dither se utilizaba en el sentido moderno descrito en este artículo. La técnica estaba en uso al menos desde 1915, aunque no con el nombre de "dither".
En procesamiento digital y análisis de formas de onda
El difuminado se utiliza en muchos campos diferentes en los que se utilizan análisis y procesamiento digital. Estos usos incluyen sistemas que utilizan procesamiento digital de señales , tales como audio digital , vídeo digital , la fotografía digital , la sismología , de radar y de predicción meteorológica sistemas.
La cuantificación produce error. Si ese error está correlacionado con la señal, el resultado es potencialmente cíclico o predecible. En algunos campos, especialmente donde el receptor es sensible a tales artefactos, los errores cíclicos producen artefactos indeseables. En estos campos, la introducción de dither convierte el error en ruido aleatorio. El campo del audio es un ejemplo principal de esto. El oído humano funciona de manera muy similar a una transformada de Fourier , en la que escucha frecuencias individuales. Por lo tanto, el oído es muy sensible a la distorsión o al contenido de frecuencia adicional, pero mucho menos sensible al ruido aleatorio adicional en todas las frecuencias, como el que se encuentra en una señal difuminada.
Audio digital
En un sistema analógico, la señal es continua , pero en un sistema digital PCM , la amplitud de la señal que sale del sistema digital está limitada a uno de un conjunto de valores o números fijos. Este proceso se llama cuantificación . Cada valor codificado es un paso discreto ... si una señal se cuantifica sin usar dither, habrá distorsión de cuantificación relacionada con la señal de entrada original ... Para evitar esto, la señal es "dithered", un proceso que matemáticamente elimina los armónicos u otras distorsiones altamente indeseables por completo, y eso lo reemplaza con un nivel de ruido constante y fijo.
La versión final del audio que va a un disco compacto contiene solo 16 bits por muestra, pero durante todo el proceso de producción, normalmente se usa una mayor cantidad de bits para representar la muestra. Al final, los datos digitales deben reducirse a 16 bits para presionarlos en un CD y distribuirlos.
Hay varias formas de hacer esto. Uno puede, por ejemplo, simplemente descartar el exceso de bits, lo que se denomina truncamiento. También se pueden redondear los bits en exceso al valor más cercano. Cada uno de estos métodos, sin embargo, da como resultado errores predecibles y determinables en el resultado. El uso de dither reemplaza estos errores con un nivel de ruido fijo y constante.
Ejemplos de
Tomemos, por ejemplo, una forma de onda que consta de los siguientes valores:
1 2 3 4 5 6 7 8
Si la forma de onda se reduce en un 20%, los siguientes son los nuevos valores:
0.8 1.6 2.4 3.2 4.0 4.8 5.6 6.4
Si estos valores se truncan, se obtienen los siguientes datos:
0 1 2 3 4 4 5 6
Si estos valores se redondean en su lugar, se obtienen los siguientes datos:
1 2 2 3 4 5 6 6
Para cualquier forma de onda original, el proceso de reducir la amplitud de la forma de onda en un 20% da como resultado errores regulares. Tomemos, por ejemplo, una onda sinusoidal que, en alguna parte, coincide con los valores anteriores. Cada vez que el valor de la onda sinusoidal llega a 3,2, el resultado truncado estaría desviado en 0,2, como en los datos de muestra anteriores. Cada vez que el valor de la onda sinusoidal llega a 4.0, no habría ningún error ya que el resultado truncado estaría desviado en 0.0, también mostrado arriba. La magnitud de este error cambia regular y repetidamente a lo largo del ciclo de la onda sinusoidal. Es precisamente este error el que se manifiesta como distorsión . Lo que el oído escucha como distorsión es el contenido adicional en frecuencias discretas creado por el error de cuantificación regular y repetido.
Una solución plausible sería tomar el número de 2 dígitos (digamos, 4.8) y redondearlo en una dirección u otra. Por ejemplo, podría redondearse a 5 una vez y luego a 4 la próxima vez. Esto haría que el promedio a largo plazo sea de 4,5 en lugar de 4, de modo que a largo plazo el valor esté más cerca de su valor real. Esto, por otro lado, todavía da como resultado un error determinable (aunque más complicado). Cada dos veces que aparece el valor 4.8, el resultado es un error de 0.2, y las otras veces es −0.8. Esto todavía da como resultado un error cuantificable repetido.
Otra solución plausible sería tomar 4.8 y redondearlo de modo que las primeras cuatro de cada cinco veces se redondee a 5, y la quinta vez se redondee a 4. Esto promediaría exactamente 4.8 a largo plazo. Desafortunadamente, sin embargo, todavía resulta en errores repetibles y determinables, y esos errores aún se manifiestan como distorsiones para el oído.
Esto conduce a la solución de difuminado . En lugar de redondear de forma predecible hacia arriba o hacia abajo en un patrón repetitivo, es posible redondear hacia arriba o hacia abajo en un patrón aleatorio. Si se calcula una serie de números aleatorios entre 0,0 y 0,9 (por ejemplo: 0,6, 0,1, 0,3, 0,6, 0,9, etc.) y se suma a los resultados de la ecuación, dos de cada diez veces el resultado se truncará de nuevo a 4 ( si se agregan 0.0 o 0.1 a 4.8) y ocho de cada diez veces se truncará a 5. Cada situación dada tiene una probabilidad aleatoria del 20% de redondearse a 4 u 80% de probabilidad de redondear a 5. A largo plazo, estos resultados promedio a 4.8 y su error de cuantificación será ruido aleatorio. Este ruido es menos ofensivo para el oído que la distorsión determinable que producirían otras soluciones.
Uso
El difuminado se agrega antes de cualquier proceso de cuantificación o recuantificación, para descorrelacionar el ruido de cuantificación de la señal de entrada y evitar un comportamiento no lineal (distorsión). La cuantificación con menor profundidad de bits requiere mayores cantidades de tramado. El resultado del proceso aún produce distorsión, pero la distorsión es de naturaleza aleatoria, por lo que el ruido resultante, efectivamente, se descorrelaciona con la señal deseada.
En un artículo fundamental publicado en el AES Journal , Lipshitz y Vanderkooy señalaron que los diferentes tipos de ruido, con diferentes funciones de densidad de probabilidad (PDF) se comportan de manera diferente cuando se utilizan como señales de interpolación, y sugirieron niveles óptimos de señal de interpolación para audio. El ruido gaussiano requiere un nivel más alto de ruido agregado para la eliminación total de la distorsión que el ruido con distribución rectangular o triangular . El ruido distribuido triangular también minimiza la modulación del ruido : cambios audibles en el nivel de volumen del ruido residual detrás de la música silenciosa que llaman la atención sobre el ruido.
El difuminado puede ser útil para romper los ciclos de límite periódicos , que son un problema común en los filtros digitales. El ruido aleatorio suele ser menos objetable que los tonos armónicos producidos por los ciclos límite.
Diferentes tipos
El ruido de interpolación de la función de densidad de probabilidad rectangular (RPDF) tiene una distribución uniforme ; cualquier valor en el rango especificado tiene la misma probabilidad de ocurrir.
El ruido de interpolación de la función de densidad de probabilidad triangular (TPDF) tiene una distribución triangular ; los valores en el centro del rango tienen una mayor probabilidad de ocurrir. La distribución triangular se puede lograr agregando dos fuentes RPDF independientes.
El PDF gaussiano tiene una distribución normal . La relación de probabilidades de resultados sigue una curva en forma de campana o gaussiana , típica del dither generado por fuentes analógicas como los preamplificadores de micrófono. Si la profundidad de bits de una grabación es lo suficientemente grande, el ruido del preamplificador será suficiente para difuminar la grabación.
El modelado de ruido es un proceso de filtrado que modela la energía espectral del error de cuantificación, generalmente para restar importancia a las frecuencias a las que el oído es más sensible o para separar completamente las bandas de señal y ruido. Si se usa dither, su espectro final depende de si se agrega dentro o fuera del bucle de retroalimentación del modelador de ruido. Si está dentro, el dither se trata como parte de la señal de error y se le da forma junto con el error de cuantificación real. Si está en el exterior, el dither se trata como parte de la señal original y linealiza la cuantificación sin que se le dé forma a sí mismo. En este caso, el piso de ruido final es la suma del espectro de tramado plano y el ruido de cuantificación conformado. Si bien la configuración de ruido del mundo real generalmente incluye difuminado en bucle, también es posible usarlo sin agregar dither en absoluto, en cuyo caso el error de cuantificación es evidente en niveles de señal bajos.
El tramado de color a veces se menciona como tramado que se ha filtrado para que sea diferente del ruido blanco . La formación de ruido es una de esas aplicaciones.
Que tipos usar
Si la señal que se está difuminando se va a someter a un procesamiento adicional, entonces debe procesarse con un difuminado de tipo triangular que tenga una amplitud de dos pasos de cuantificación para que los valores de difuminado calculados oscilen, por ejemplo, en -1 a +1 o 0. a 2. Este es el dither ideal de menor potencia, ya que no introduce modulación de ruido (que se manifestaría como un piso de ruido constante) y elimina por completo la distorsión armónica de la cuantificación. Si, en cambio, se usa un tramado de color en estas etapas intermedias de procesamiento, entonces el contenido de frecuencia puede " sangrar " en otros rangos de frecuencia que son más notables y se vuelven audibles que distraen la atención.
Si la señal que se está difuminando no se somete a ningún procesamiento adicional, si se está difuminando hasta su resultado final para su distribución, entonces es apropiado un difuminado "coloreado" o una forma de ruido. Esto puede reducir efectivamente el nivel de ruido audible, al colocar la mayor parte de ese ruido en un rango de frecuencia donde es menos crítico.
Fotografía digital y procesamiento de imágenes
El difuminado se utiliza en gráficos por computadora para crear la ilusión de profundidad de color en imágenes en sistemas con una paleta de colores limitada . En una imagen difuminada, los colores que no están disponibles en la paleta se aproximan mediante una difusión de píxeles de colores dentro de la paleta disponible. El ojo humano percibe la difusión como una mezcla de los colores que contiene (ver visión del color ). Las imágenes difuminadas, en particular las que utilizan paletas con relativamente pocos colores, a menudo se pueden distinguir por un aspecto granulado o moteado característico.
El tramado introduce ruido o un patrón en una imagen y, a menudo, el patrón es visible. En estas circunstancias, se ha demostrado que el tramado generado por el ruido azul es el menos desagradable y molesto. Las técnicas de difusión de errores fueron algunos de los primeros métodos para generar patrones de tramado de ruido azul. Sin embargo, otras técnicas como el tramado ordenado también pueden generar tramado de ruido azul sin la tendencia a degenerar en áreas con artefactos.
Ejemplos de
Reducir la profundidad de color de una imagen puede tener efectos secundarios visuales importantes. Si la imagen original es una fotografía, es probable que tenga miles o incluso millones de colores distintos. El proceso de restringir los colores disponibles a una paleta de colores específica arroja efectivamente una cierta cantidad de información de color.
Varios factores pueden afectar la calidad resultante de una imagen con reducción de color. Quizás lo más significativo sea la paleta de colores que se utilizará en la imagen reducida. Por ejemplo, una imagen original ( Figura 1 ) puede reducirse a la paleta segura para la Web de 216 colores . Si los colores de píxeles originales simplemente se traducen al color disponible más cercano de la paleta, no se producirá ningún difuminado ( Figura 2 ). Sin embargo, normalmente este enfoque dará como resultado áreas planas (contornos) y una pérdida de detalle y puede producir manchas de color que son significativamente diferentes del original. Las áreas sombreadas o con degradado pueden producir bandas de color que pueden distraer. La aplicación de difuminado puede ayudar a minimizar tales artefactos visuales y generalmente resulta en una mejor representación del original ( Figura 3 ). El difuminado ayuda a reducir las bandas de color y la uniformidad.
Uno de los problemas asociados con el uso de una paleta de colores fija es que muchos de los colores necesarios pueden no estar disponibles en la paleta y muchos de los colores disponibles pueden no ser necesarios; una paleta fija que contenga principalmente tonos de verde no sería adecuada para una imagen de un desierto , por ejemplo. El uso de una paleta de colores optimizada puede resultar beneficioso en tales casos. Una paleta de colores optimizada es aquella en la que los colores disponibles se eligen en función de la frecuencia con la que se utilizan en la imagen de origen original. Si la imagen se reduce en función de una paleta optimizada, el resultado suele ser mucho más parecido al original ( Figura 4 ).
La cantidad de colores disponibles en la paleta también es un factor que contribuye. Si, por ejemplo, la paleta está limitada a solo 16 colores, la imagen resultante podría sufrir una pérdida adicional de detalles, lo que provocaría problemas aún más pronunciados con la planitud y las bandas de color ( Figura 5 ). Una vez más, el difuminado puede ayudar a minimizar tales artefactos ( Figura 6 ).
Figura 1. Foto original; nota la suavidad en el detalle.
Figura 2. Imagen original utilizando la paleta de colores segura para la Web sin aplicar tramado. Tenga en cuenta las grandes áreas planas y la pérdida de detalles.
Figura 3. Imagen original usando la paleta de colores segura para la Web con tramado Floyd-Steinberg . Tenga en cuenta que aunque se utiliza la misma paleta, la aplicación de difuminado proporciona una mejor representación del original.
Figura 4. Aquí, el original se ha reducido a una paleta optimizada de 256 colores con el tramado Floyd-Steinberg aplicado. El uso de una paleta optimizada, en lugar de una paleta fija, permite que el resultado represente mejor los colores de la imagen original.
Figura 5. La profundidad se reduce a una paleta optimizada de 16 colores en esta imagen, sin tramado. Los colores aparecen apagados y las bandas de color son pronunciadas.
Figura 6. Esta imagen también utiliza la paleta optimizada de 16 colores, pero el uso de difuminado ayuda a reducir las bandas.
Aplicaciones
Una aplicación común del difuminado es mostrar con mayor precisión gráficos que contienen una gama de colores mayor que la que el hardware de visualización es capaz de mostrar. Por ejemplo, el tramado se puede usar para mostrar una imagen fotográfica que contiene millones de colores en un hardware de video que solo es capaz de mostrar 256 colores a la vez. Los 256 colores disponibles se utilizarían para generar una aproximación difuminada de la imagen original. Sin tramado, los colores de la imagen original se cuantificarían al color disponible más cercano, lo que da como resultado una imagen mostrada que es una representación deficiente del original.
Algunas pantallas de cristal líquido utilizan difuminado temporal para lograr un efecto similar. Al alternar rápidamente el valor de color de cada píxel entre dos colores aproximados en el espacio de color del panel, un panel de visualización que admite de forma nativa solo color de 18 bits (6 bits por canal) puede representar una imagen de color de 24 bits (8 bits por canal).
Dithering como este, en el que el hardware de la pantalla de la computadora es la principal limitación en la profundidad del color , se emplea comúnmente en software como los navegadores web . Dado que un navegador web puede estar recuperando elementos gráficos de una fuente externa, puede ser necesario que el navegador realice un difuminado en imágenes con demasiados colores para la pantalla disponible. Debido a problemas con el difuminado, se identificó una paleta de colores conocida como " paleta de colores segura para la Web ", para utilizarla en la elección de colores que no se difuminarían en sistemas capaces de mostrar sólo 256 colores simultáneamente.
Pero incluso cuando el número total de colores disponibles en el hardware de la pantalla es lo suficientemente alto como para reproducir correctamente fotografías digitales a todo color, las bandas aún pueden ser evidentes para el ojo, especialmente en áreas grandes de transiciones suaves de tonos. Un tramado modesto puede resolver esto sin que la imagen parezca granulada . El software de procesamiento de imágenes fijas de alta gama suele utilizar estas técnicas para mejorar la visualización.
Otra aplicación útil del difuminado es para situaciones en las que el formato de archivo de gráficos es el factor limitante. En particular, el formato GIF de uso común está restringido al uso de 256 colores o menos. Imágenes como estas tienen una paleta de colores definida que contiene un número limitado de colores que la imagen puede usar. Para tales situaciones, el software de edición gráfica puede ser responsable de difuminar las imágenes antes de guardarlas en formatos tan restrictivos.
El difuminado es análogo a la técnica de medios tonos utilizada en la impresión . Por esta razón, el término difuminado a veces se usa indistintamente con el término medios tonos , particularmente en asociación con la impresión digital .
La capacidad de las impresoras de inyección de tinta para imprimir puntos aislados ha aumentado el uso de difuminado en la impresión. Una impresora de inyección de tinta de escritorio típica puede imprimir, como máximo, solo 16 colores, ya que esta es la combinación de puntos o sin puntos de los cabezales de impresión cian, magenta, amarillo y negro. Para reproducir una amplia gama de colores, se utiliza el difuminado. En áreas densamente impresas, donde el color es oscuro, el difuminado no siempre es visible porque los puntos de tinta se fusionan produciendo una impresión más uniforme. Sin embargo, una inspección de cerca de las áreas claras de una impresión donde los puntos están más separados revela patrones de tramado.
Algoritmos
Hay varios algoritmos diseñados para realizar difuminado. Uno de los primeros, y aún uno de los más populares, es el algoritmo de difuminado Floyd-Steinberg , que fue desarrollado en 1975. Una de las fortalezas de este algoritmo es que minimiza los artefactos visuales a través de un proceso de difusión de errores ; Los algoritmos de difusión de errores suelen producir imágenes que representan más fielmente el original que los algoritmos de difuminado más simples.
Los métodos de difuminado incluyen:
- Umbral (también difuminado medio): cada valor de píxel se compara con un umbral fijo. Este puede ser el algoritmo de difuminado más simple que existe, pero da como resultado una inmensa pérdida de detalles y contornos.
- El dithering aleatorio fue el primer intento (al menos ya en 1951) de remediar los inconvenientes de la creación de umbrales. Cada valor de píxel se compara con un umbral aleatorio, lo que da como resultado una imagen estática. Aunque este método no genera artefactos estampados, el ruido tiende a inundar el detalle de la imagen. Es análogo a la práctica de mezzotinting .
- El patrón difumina usando un patrón fijo. Para cada uno de los valores de entrada, se coloca un patrón fijo en la imagen de salida. La mayor desventaja de esta técnica es que la imagen de salida es más grande (por un factor del tamaño del patrón fijo) que el patrón de entrada.
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Dithering dithers ordenados utilizando una matriz de dithering . Para cada píxel de la imagen, el valor del patrón en la ubicación correspondiente se utiliza como umbral. Los píxeles vecinos no se afectan entre sí, lo que hace que esta forma de tramado sea adecuada para su uso en animaciones. Diferentes patrones pueden generar efectos de difuminado completamente diferentes. Aunque es fácil de implementar, este algoritmo de difuminado no se cambia fácilmente para trabajar con paletas arbitrarias de forma libre.
- Una matriz de
- Una matriz de Bayer produce un patrón de trama cruzada muy distintivo.
- Una matriz sintonizada para el ruido azul , como las generadas por el método de vacío y agrupamiento , produce una apariencia más cercana a la de un método de difuminado de difusión de errores.
| (Original) | Umbral | Aleatorio |
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| Semitono | Pedido (Bayer) | Ordenado (vacío y racimo) |
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El difuminado por difusión de errores es un proceso de retroalimentación que difunde el error de cuantificación a los píxeles vecinos.
- El tramado Floyd-Steinberg (FS) solo difunde el error a los píxeles vecinos. Esto da como resultado un difuminado de grano muy fino.
- El dithering de error promedio minimizado de Jarvis, Judice y Ninke difunde el error también a los píxeles un paso más lejos. El tramado es más burdo, pero tiene menos artefactos visuales. Sin embargo, es más lento que el tramado Floyd-Steinberg, porque distribuye los errores entre 12 píxeles cercanos en lugar de 4 píxeles cercanos para Floyd-Steinberg.
- El dithering de Stucki se basa en lo anterior, pero es un poco más rápido. Su salida tiende a ser limpia y nítida.
- El tramado de Burkes es una forma simplificada de tramado de Stucki que es más rápido, pero menos limpio que el tramado de Stucki.
| Floyd – Steinberg | Jarvis, Judice y Ninke | Stucki | Burkes |
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- Difuminado por difusión de errores (continuación):
- El tramado de Sierra se basa en el tramado de Jarvis, pero es más rápido y ofrece resultados similares.
- Sierra de dos hileras es el método anterior, pero Sierra lo modificó para mejorar su velocidad.
- Filter Lite es un algoritmo de Sierra que es mucho más simple y rápido que Floyd-Steinberg, mientras que aún produce resultados similares.
- El dithering de Atkinson fue desarrollado por el programador de Apple, Bill Atkinson , y se parece al dithering de Jarvis y al dithering de Sierra, pero es más rápido. Otra diferencia es que no difunde todo el error de cuantificación, sino solo las tres cuartas partes. Tiende a conservar bien los detalles, pero las áreas muy claras y oscuras pueden aparecer apagadas.
- El difuminado de difusión de errores basado en gradientes se desarrolló en 2016 para eliminar el artefacto estructural producido en el algoritmo FS original mediante una aleatorización modulada y para mejorar las estructuras mediante una modulación de difusión basada en gradientes.
| Sierra | Sierra de dos hileras | Sierra Lite | Atkinson | Basado en gradientes |
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Otras aplicaciones
La dispersión de Brillouin estimulada (SBS) es un efecto óptico no lineal que limita la potencia óptica lanzada en los sistemas de fibra óptica . Este límite de potencia puede aumentarse difuminando la frecuencia central óptica de transmisión, que normalmente se implementa modulando la entrada de polarización del láser. Consulte también codificación de polarización .
El difuminado de fase se puede utilizar para mejorar la calidad de la salida en síntesis digital directa . Otra aplicación común es superar las pruebas de EMC mediante el uso de difuminado de frecuencia de espectro extendido para eliminar los picos de frecuencia única.
Recientemente se ha introducido otro tipo de difuminado temporal en los mercados financieros , con el fin de reducir el incentivo para participar en operaciones de alta frecuencia . ParFX, un mercado de divisas de Londres que comenzó a cotizar en 2013, impone breves retrasos aleatorios en todos los pedidos entrantes; otros intercambios de divisas están experimentando con la técnica. El uso de este tipo de amortiguación o dithering temporal se ha defendido de manera más amplia en el comercio financiero de acciones, materias primas y derivados.
Ver también
- Anti-aliasing (desambiguación)
- Cuantización de color
- Audio digital
- Estar nervioso
- Compresión de datos con pérdida
- Cuantificación (procesamiento de señales)
- Punteado
- Resonancia estocástica
Notas
Referencias
enlaces externos
- "Dither - No todo el ruido es malo"
- ¿Qué es Dither? Artículo publicado anteriormente en HI-FI australiano con ejemplos visuales de cómo el tramado de audio reduce drásticamente la distorsión armónica de alto orden.
Otros artículos bien escritos sobre el tema a un nivel más elemental están disponibles en:
- Aldrich, Nika. " Dither explicado "
- DHALF Explica mucho sobre el dithering y también incluye detalles suficientes para implementar varios algoritmos de dithering.
Libros con explicaciones mucho más completas:
Lipshitz, Vanderkooy y Wannamaker de la Universidad de Waterloo realizaron una investigación más reciente en el campo del dither para audio :