誤差擴散法是一種在數字圖像處理中常用的技術，主要用於將灰度圖像轉換為二值圖像。這種方法通過量化灰度圖像的像素值到二值（通常是0和1），然後根據一定的擴散規則將量化誤差分配到相鄰像素上，從而在二值圖像中模擬原灰度圖像的視覺效果。誤差擴散算法由Floyd和Steinberg於1976年提出，它利用了人眼的視覺特性，通過調整誤差擴散的閾值和權重，可以在二值圖像上實現更好的視覺效果。
誤差擴散算法不僅限於二維空間中的單通道信號處理。研究人員已經提出了多種改進算法，以適應多通道輸入信號的採樣、三維空間採樣、各向異性採樣等新領域。例如，多類誤差擴散算法可以同時對多通道輸入信號進行採樣，並保證每個通道及其疊加後的採樣點分布都具有藍噪聲性質。這種算法在彩色圖像半色調、彩色圖像向量化等方面取得了較好的結果。
此外，為了改善傳統誤差擴散算法在中頻區域產生的結構性紋理現象，研究人員提出了基於跳躍掃描路徑的誤差擴散半色調算法。這種算法通過跳躍掃描的方式處理像素點，有效地抑制了半色調圖像中的結構性紋理，從而得到效果更好的半色調圖像。
誤差擴散法也廣泛套用於數據處理的多個領域，特別是在降低色彩深度、提高圖像質量方面。例如，在將256級灰度圖像轉換為16級灰度時，使用誤差擴散算法可以顯著提高轉換後的圖像質量，使圖像看起來更加平滑和自然。
總之，誤差擴散法是一種多功能的算法，適用於多種圖像處理和數據分析任務，通過其獨特的誤差擴散機制，可以在保持圖像質量的同時，降低數據處理的要求和複雜度。