半色调是一种将连续色调的图像用二值或多值图像表示出来的技术。它是图像输出设备的一项重要技术，也是多年以来图像处理研究的热点和难点。半色调技术有多种实现方法，其中误差扩散算法处理效果显著。误差扩散算法是由Floyd和Steinberg在1976年提出的（简记为F-S算法），它的缺点是产生伪纹理，减少伪纹理是多年以来的研究重点，以Ostromoukhov在2001年提出的算法最具代表性。本文以误差扩散算法作为研究对象，从三个不同方面提出了对误差扩散算法的改进，并取得了很好的效果；本文还提出了一种评价误差扩散处理后图像效果的方法。　　根据人眼在观察图像时将小区域近似处理的特点，提出了区域扩散算法。此算法以2*2区域为一个处理单元，首先，根据单元的灰度总和，确定黑白点的选取，然后，将产生的误差扩散到邻近点中。与F-S算法和Ostromoukhov算法相比，此算法产生的较长伪纹理少，适用于分辨率高的图像。　　从滤波器角度提出了对算法的另一种改进——分频扩散法。一般图像都包含高频和低频信号，而F-S滤波器是高通滤波器，这样它在处理低频信号，就容易出现失真。分频扩散法就是对图像高频和低频部分采用不同的滤波器，与F-S算法和Ostromoukhov算法相比得到了不错的效果。　　伪纹理产生的很大一个原因就是扩散系数固定，忽略了处理点所处的环境，本文从此方面入手提出变系数扩散法。该算法的核心在于根据周围点的灰度值来决定扩散系数，这样可以避免误差积累，达到减少伪纹理的效果。与F-S算法和Ostromoukhov算法相比，此算法处理效果有显著提高。　　由于误差扩散算法处理后的图像最大的问题就是伪纹理问题，而现有的图像评价方法不能对这个问题给出定量的评价，为此本文给出了一种提取误差扩散处理后图像的伪纹理的方法。该方法即可以给出伪纹理图像，又可以给出伪纹理在图像中所占的比例。