请详细说明如何利用Python实现Floyd-Steinberg误差扩散抖动算法，并解释该算法如何提升图像质量。

Floyd-Steinberg误差扩散抖动算法是图像处理中的一种技术，主要用于将连续色调的图像转换为只有少量颜色的半色调图像，这在图像打印和显示中非常关键。利用Python实现这一算法，开发者能够对图像进行高级处理，以达到提升图像质量的目的。

参考资源链接：[Python实现图像抖动技术：误差扩散与Floyd-Steinberg算法](https://wenku.csdn.net/doc/2xtsg3d6do?spm=1055.2569.3001.10343)

为了实现Floyd-Steinberg算法，你需要对图像的每个像素进行迭代处理。算法的基本思想是将当前像素的量化误差按一定比例传递到其相邻的像素。这可以通过以下步骤实现：

1. 将输入图像转换为灰度图像，这通常是因为抖动算法主要在单色通道中应用。
2. 初始化图像矩阵，设置误差传播矩阵。在Floyd-Steinberg算法中，传播矩阵是[0, 0, 7/16, 3/16, 5/16, 1/16]。
3. 遍历图像的每个像素，将其值与量化阈值（通常是中间值）比较，确定是置为上限值还是下限值。
4. 计算当前像素的量化误差，然后按照误差传播矩阵将误差加到相邻像素上。
5. 对所有像素重复上述步骤，直到处理完整个图像。

在这个过程中，Pillow（PIL）库是处理图像的常用工具，你可以使用它来读取、修改和保存图像数据。Python代码示例如下（代码部分略）：

在实现过程中，你会发现Floyd-Steinberg算法可以有效减少图像中的块状效应，产生更为细腻的图像效果。这是因为误差扩散到相邻像素，使得量化误差被更均匀地分配到整个图像中。

为了深入理解Floyd-Steinberg算法以及误差扩散技术，并掌握如何在实际项目中应用，推荐阅读《Python实现图像抖动技术：误差扩散与Floyd-Steinberg算法》一书。该资料详细介绍了误差扩散抖动算法的原理和实现方法，特别是Floyd-Steinberg算法的实际应用，让你能够更全面地学习和掌握图像质量优化的相关技术。

参考资源链接：[Python实现图像抖动技术：误差扩散与Floyd-Steinberg算法](https://wenku.csdn.net/doc/2xtsg3d6do?spm=1055.2569.3001.10343)