在最后两篇有关量化和轮廓的教程中，我们已经看到降低图像的灰度级会减少表示图像所需的颜色数量。如果将灰度级降低为2，则显示的图像没有太大的空间分辨率或不太吸引人。

抖动

抖动是一种过程，通过该过程我们可以创建实际上不存在的颜色幻觉。这是通过像素的随机排列完成的。

例如。考虑这个图像。

这是仅包含黑白像素的图像。排列其像素以形成如下所示的另一幅图像。请注意，像素的排列已更改，但像素数量未更改。

为什么要抖动?

我们为什么需要抖动，其答案在于它与量化的关系。

量化抖动

当我们执行量化时，到最后一级，我们看到最后一级(第2级)中出现的图像看起来像这样。

现在，从此处的图像中我们可以看到，图像不是很清晰，特别是如果您要看爱因斯坦图像的左臂和背面。同样，这张照片没有太多关于爱因斯坦的信息或细节。

现在，如果要将图像更改为提供更多细节的图像，则必须执行抖动处理。

执行抖动

首先，我们将继续努力。抖动通常可以改善阈值。在阈值化期间，在图像中渐变平滑的地方会出现锐利的边缘。

在阈值化过程中，我们只需选择一个常数即可。该值以上的所有像素均视为1，其下的所有值均视为0。

阈值化后，我们得到了这张图片。

由于图像中的变化不大，因此该图像中的值已经为0和1或黑白。

现在我们对其进行一些随机抖动。它是像素的一些随机排列。

我们得到的图像可以提供更多细节，但对比度很低。

因此，我们还要进行一些抖动处理，以增加对比度。我们得到的图像是这样的：

现在，我们将随机抖动的概念与阈值混合在一起，得到了这样的图像。

现在您看到了，我们仅通过重新排列图像的像素就得到了所有这些图像。这种重新安排可以是随机的，也可以根据某种措施进行。