ハーフトーン処理とは黒と白つまり輝度が0と255の色だけを用いてハーフトーン(中間色)を表現しようという技術で，２値しか出力できない表示装置でなんとかグレースケールを表現しようとしたものです．具体的には目の錯覚というか，点の密度が大きいところは濃く見え，小さいところは薄く見える事を利用しています．
ディザ法とはハーフトーン処理の技術の1つで，グレースケールの画像を小さいブロックに分割し，それにマスクを掛けて閾値を越えたピクセルを白，下回ったものを黒というように処理しています．ディザ法において閾値のパターンはいろいろあり，分割するブロックの大きさもいろいろあるようですが，今回4×4のブロックに分け，Bayer型のパターンを使う事にします．
4×4のマス目の中に0から15までの値があります．また，画像の方も4×4のブロックに分割しているので，全く同じ大きさです．ですから対応するパターンを閾値と考えます．ただし，輝度は256階調なのでそれに合わせるためにパターンの値を16倍して8を足します．例えば4×4のブロックのピクセルが全て128だったとしたら次のようになります．
以上がディザ法の説明ですが，実装するにあたって実際に画像を分割する必要はありません． x，yそれぞれの座標を4で割った余りが比較すべきパターンの座標と考えれば良いです．例えば(34, 133)の座標であれば4で割ったあまりは(2, 1)ですので14に対応します．それではソースコードを見てみます．
int bayerpattern[] = { 0, 8, 2, 10,
12, 4, 14, 6,
3, 11, 1, 9,
15, 7, 13, 5};
int i, j;
for(i=0; i<img->height; i++){
for(j=0; j<img->width; j++){
if((bayerpattern[(i%4)*4 + (j%4)]*16 + 8)
<= img->rgb[i*img->width + j].r){
img->rgb[i*img->width + j].r =
img->rgb[i*img->width + j].g =
img->rgb[i*img->width + j].b = 255;
}else{
img->rgb[i*img->width + j].r =
img->rgb[i*img->width + j].g =
img->rgb[i*img->width + j].b = 0;
}
}
}
比較しているだけなので，特に難しいところは無いと思います．
ディザ法の説明は以上ですが，グレースケールではなくカラー画像に対してディザ法を適用すると面白い結果が得られます．RGBそれぞれに対してハーフトーン処理を行うと，RGBそれぞれの値は0か255しか取らないので， 2×2×2で合計8色しか使っていないにも関わらず，意外と質は低下しません．これを利用してフルカラー画像を8色に減色することができます．減色を行うことでそれまで1ピクセルを24ビットで表していたのが， 3ビットで表現できるようになり，画像のサイズを小さくすることができます．ただし，本プログラムではビット数は減らしていないため，残念ながらサイズは小さくなりません．
