Аппроксимация изображения с использованием похожих непересекающихся кругов

Question

Я пытаюсь найти алгоритм, который бы аппроксимировал изображение в оттенках серого, используя соответствующее количество математических фигур из заранее определенного набора форм, которые можно использовать (3 круга разного размера в моем случае).

I Я рассмотрел алгоритмы, основанные на диффузии ошибок, такие как алгоритм Флойда-Стейнберга, но я не вижу способа преобразовать диффузию ошибок на основе пикселей в математические фигуры.

Кто-нибудь получил какие-либо предложения?

Редактировать : Вот пример использования квадратов вместо кругов Другой пример использования кругов одинакового размера на сетке. Это было получено путем замены размытых квадратов кружками, но это дало плохие результаты из-за отклонения от первоначально аппроксимированного изображения. Круги здесь распределены в сетке, а это не то, что я ищу:

Answer 1

Подсказка:

Принцип Флойда-Штейнберга заключается в оценке локальной ошибки между исходным изображением и двоичным. Поскольку каждый пиксель заменяется неправильным значением, ошибка запоминается и используется в качестве компенсации для оценки следующего пикселя.

Ваш случай более сложный из-за переменной высоты тона, требующей некоторой стратегии предотвращения столкновений. Обобщением диффузии ошибок будет заполнение изображения полурегулярным способом желаемыми формами и оценка усредненного эквивалента в градациях серого. Затем поместите фигуру в следующую пустую ячейку, когда расхождение станет достаточно большим.

Проще сказать, чем сделать.