我想知道除了Floyd–Steinberg抖动之外，还有什么著名的抖动算法吗？
还有一些其他的错误扩散算法，维基百科上的抖音页面给出了一个很好的列表和图像来比较算法：
- Floyd–Steinberg抖动只会将错误扩散到邻近区域像素。这会导致非常精细的抖动
- Jarvis、Judice和Ninke抖动也会将误差扩散到更远的像素。抖动比较粗糙，但是更少的视觉伪影。它比Floyd慢——Steinberg犹豫不决因为它将误差分布在附近的12个像素中，而不是4个Floyd–Steinberg的附近像素
- Stucki抖动基于上述内容，但速度稍快。它的输出往往是干净和尖锐的
- Burkes抖动是Stucki抖动的简化形式，它比Stucki抖音更快，但不那么干净
- Sierra抖动是基于Jarvis抖动，但它更快，同时也能产生类似的结果
- 两排Sierra是Sierra为提高速度而修改的上述方法。Filter Lite是Sierra的一种算法，它比Floyd–Steinberg简单快捷得多，同时仍然能产生类似的结果（Sierra认为更好）
- 阿特金森抖音类似于贾维斯抖音和塞拉抖音，但速度更快。另一个区别是，它并没有扩散整个量化误差，而只有四分之三。它往往能很好地保存细节，但非常明亮和黑暗的区域可能会被炸开
- 均匀色调筛选是Floyd–Steinberg抖动的专利修改，旨在减少视觉伪影，特别是在高光和阴影中产生更均匀的点图案
不幸的是，那里没有详细信息，你必须在谷歌上搜索算法，以获得有关扩散表等的进一步信息。我会尝试编辑和更新列表，并提供一些链接
编辑：这个文本文件似乎对大多数列出的算法都有很好的解释和扩散表。
这个问题已经得到了答案，但我偶然发现了一个非常好的解释，我希望它能得到一些可见性（它从维基百科页面链接）：http://www.tannerhelland.com/4660/dithering-eleven-algorithms-source-code/