基于视觉半色调模型的图像复制色差分析

本文从视觉模型角度分析了图像复制过程中存在色差机制原理,色彩误差是不可避免的,但通过建立视觉模型和对视觉模型色彩误差的校正管理,可以客观正确反映了彩色图像印刷的颜色视觉质量效果。     

基于K-means聚类的数字半色调算法

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术,提出将K-means聚类法应用在数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型(HVS)和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半色调图像之间的视觉误差;利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区,在每个聚类分区应用最小平方法(least-squares)最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差,所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法(LSMB)算法相比,随着聚类分区的增加,图像平滑且边缘清晰度增加,尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较,该算法的均方误差值有所降低,而权重信噪比和峰值信噪比提高了0.2～2 dB,模拟实验结果验证了算法的有效性。     

基于最小二乘法模型半色调的印刷图像质量检测

从微观角度分析半色调图像印刷中将计算机的图像像素信息转换到印刷中的网点图像信息的过程,通过最小二乘法模型半色调对图像质量进行检测,可以得到客观的图像质量和颜色视觉效果.     

基于多级半色调技术的大幅面图像二级多遍输出方法

面向大幅面平板式二级喷墨打印设备,提出一种输出多级半色调图像方法。采用二级多遍方式,在不降低喷墨打印速度的前提下,明显提高了大幅面平板式二级喷墨打印设备输出画面的质量。在AMPLE3200平板式喷墨印刷机上该方法的有效性得到验证。     

基于改进共生矩阵BGLCM的半色调图像分类

半色调图像的先验性对于图像的逆半调过程有重要的意义,分析了现有的半色调图像识别方法之后,在传统的灰度共生矩阵GLCM进行改进提出BGLCM。BGLCM适用于二值图像的特征提取,省略了传统共生矩阵特征值计算的过程,将提取的特征通过BP神经网络进行分类。实验证明该方法提取的特征具有较好的时间复杂度及分类效果。     

基于视觉差的误差扩散半色调算法

针对传统误差扩散法在中频区域存在的结构纹理,提出了一种基于视觉差的误差扩散算法(PEB Error Diffusion)。PEB-ED借鉴了DBS中考察人类视觉误差的思想,对误差扩散结果中最容易发生误处理的中间调区域像素进行二次处理,因而明显减少了由固定的误差扩散滤波器所产生的结构性纹理,提高了图像的整体视觉效果。此外,它还可以减弱实际打印中“点增益现象”的影响。     

基于光照模型和视觉特性的半色调彩色图像的实时仿真

利用人类视觉系统的生理特性,提出了一种基于光照模型的半色调模式的真实感彩色图像的实时仿真方法,该方法合三维目标的成像过程,将场景中视觉2°视锥小区域的平均灰度信息转换为明暗象素点阵模式,从而实时地生成半色调模式的实感彩色图像。在微机上进行了编程设计和实验,实验结果表明,本文提出的方法不但可产生三维视觉效果舒适的真实感图像处理速度极快,图像数据量也大大降低,这为场景图像的实时仿真、输出和图像传输等提供先进的实用的数字技术。     

基于视觉相似性的半色调图像评价方法

为衡量半色调图像质量或加网算法的优劣,提出平均亮度相似性误差、平均对比度相似性误差和视觉相似性误差以衡量半色调图像与连续调图像之间的视觉相似性。该方法根据人眼视觉局部适应性特征,把图像划分子区域,利用亮度掩蔽和对比度掩蔽的特征,获得各子区域的亮度相似性误差和对比度相似性误差,最终获得平均亮度相似性误差、平均对比度相似性误差和视觉相似性误差分别评价半色调图像与原连续调图像在亮度和纹理的视觉相似性,及半色调图像中的局部缺陷。分别通过与峰值信噪比(PSNR)和权重信噪比(WSNR)在亮度相似性上进行比较,与全局质量因子(UQI)和图像结构相似(SSIM)在评价纹理相似性上进行比较,发现所提质量评价方法比较接近人眼视觉评价的结果。     

基于改进协方差矩阵的半色调图像分类研究

针对半色调图像分类中只存在0和1的特点,提出了一种基于改进的协方差矩阵在半色调图像中的分类方法。根据协方差矩阵在实现半色调图像分类中个数少且并未体现其局部和全局信息的特性,对协方差矩阵的底层特征进行改进。利用样本的局部特性和核密度估计方法,实现黎曼流形上的贝叶斯分类策略。实验中研究协方差矩阵的底层特征与传统协方差矩阵的特征提取方法并对其进行分类性能比较。实验结果表明,在半色调图像分类中,与传统的协方差矩阵相比较,改进的协方差矩阵提取出的特征在分类中平均错误分类率更低。     

利用六边形网格实现半色调抖动技术的研究

针对传统的半色调抖动技术存在水平和竖直方向上的人工痕迹以及网格化轮廓等缺陷,提出了一种新颖的基于六边形网格的抖动矩阵构造方法。首先,将原驱散式Bayer抖动矩阵进行元素重组和离散旋转以构造一个更为合理的抖动矩阵,然后按照新矩阵对图像进行半色调化处理。实验结果表明,该抖动算法不但能够显著消除传统抖动技术所存在的不利因素,而且比其他同类的改进抖动算法具有更强的色调再现能力和细节表现力。     

A fuzzy neural approach to design of a Wiener printer model incorporated into model-based digital halftoning

This paper presents the design of a Wiener model for a class of laser electrophotographic printers utilizing a fuzzy neural approach. The feasibility and effectiveness of incorporating the proposed spatial-based Wiener printer model into the framework of model-based digital halftoning is also investigated. The Wiener model comprises a two-dimensional FIR filter followed by a nonlinear static mapping. The nonlinear static mapping is synthesized based on a fuzzy neural network to account for the tone distortion commonly observed in a printing system. A set of systematic steps for parametric identification/optimization and evaluation of the Wiener printer model is proposed. Experimental results as well as a comparative study show that the Wiener model-based halftoning approach is superior (in terms of image quality) to conventional ones and comparable to the one utilizing a comprehensive printer model. Another comparative study reveals that the Wiener printer model, though computationally less efficient than the conventional dot-overlap model, consumes significantly less time to process an image than the comprehensive printer model does.     

基于人眼视觉特征的图像逆半调算法

本文针对灰度图像逆半调算法复杂度高的特点,提出了一种基于人眼视觉特征的逆半调算法。算法根据人类视觉系统具有的对比敏感度特性、多通道特性,将其引入图像逆半调系统中,并根据人眼视觉系统分辨细节的能力和误差分散数字半调方法中半调误差的分散比例,设计了逆半调滤波器。为了验证算法的有效性,本算法与当前公开发表的三种逆半调方法的实验结果做了比较,实验结果表明本算法的逆半调图像质量较好,并且算法的时间复杂度、空间复杂度较低。     

一种DCT域图象自适应公开水印技术

本文提出了一种基于DCT的图象自适应公开水印算法。该算法结合人类视觉系统屏蔽特性,通过不同强度地调整各8×8 DCT块内两个相邻中频系数间的大小关系,以自适应嵌入水印信号,真正实现了盲水印提取,且视觉因子的计算在空域内进行,算法复杂度低。实验结果表明该算法是有效的．在确保水印不可见的同时,对常见图象处理操作和一
些几何扭曲有较好的鲁棒性。     

基于小波变换的图像自适应公开水印技术

提出了一种鲁棒的基于分块离散小波变换（DWT）的图像自适应公开水印技术。在充分考虑HVS掩蔽特性的基础上,利用不同分解层次小波系数块相关的特点,通过修改相应小波系数块之间的关系,自适应地嵌入水印信号。在提取水印时,不需要原始图像,完全实现了盲水印提取。通过修改自定义的参数,可以在水印透明性与鲁棒性之间找到最佳取舍点。实验结果表明,该算法具有较大的容量,对通常的图像处理操作和几何攻击等都具有较强的鲁棒性。     

一种改进的视频序列质量合并算法

首先建立了一个序列图像峰值信噪比模型,然后在此模型基础上,提出了一种新的视频序列质量合并算法。与传统的Minkowski合并算法相比,该算法结果与人眼主观测试数据具有更好的相关性。最后实验证实了该方法的有效性。     

小波域鲁棒自适应公开水印技术

先前众多的DWT(discrete wavelet transform)域水印算法几乎都是私有水印或易脆水印,而针对版权保护的鲁棒的、公开的小波域水印算法却极少.在充分考虑人类视觉系统掩蔽特性的基础上,首先给出基于图像分块的临界噪声阈值矩阵JND(just noticed difference),进而提出了一种基于DWT的鲁棒公开水印技术.算法首先把原图像各8(8块按Hilbert扫描顺序排列,然后在原图像分块的Hilbert序列中选取两相邻块分别进行一层DWT,再结合各分块JND阈值,通过不同强度地调整两相邻块各对应细节子带均值之间的大小关系以自适应地嵌入水印.嵌入水印具有很好的透明性,水印嵌入强度是与原图像特征相自适应的.同时,水印的提取无须求助于原图像.此外,实验结果也证明,该算法对常见图像处理操作、有损压缩和裁剪、挤压、像素移位等几何变换有较高的鲁棒性,特别是信号增强操作处理几乎不影响水印的正确提取,所以该算法是有效和实用的.     

数码迷彩空间混色模型研究

数码迷彩因其优良的伪装性能得到广泛的应用,针对目前数码迷彩设计理论滞后于应用的现状,提出了基于人眼白光视觉传递特性的数码迷彩空间混色模型。该模型以傅里叶变换和人眼视网膜成像特性为基础,引入了基于白光的人眼视觉传递模型,并结合大气传输模型模拟数码迷彩图案的空间混色过程。外场实验表明,该方法在混色斑块的形状及位置上取得了较好的效果,从而验证了模型的合理性。但该模型在混色斑块的颜色方面还有些欠缺,需要对数码迷彩的空间混色原理做进一步的研究。该混色模型为数码迷彩伪装效果的深入研究提供了支持,对数码迷彩的数字化设计具有一定影响。     

改进视皮层视觉机制的视觉注意力模型

人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchical maximization)模型的四层机制中的C1细胞单元图,构造独立成分分析(independent component analysis,ICA)滤波器组,进一步利用对尺度、平移等均具有不变性的C2细胞特征,以及香农熵理论,共同构造用于视觉显著性区域检测的测度。在心理学实验的自然场景图像以及心理学刺激模式上的结果表明,该方法与传统方法相比,更符合人眼的感知特性,从而进一步验证了该方法的有效性和准确性。