半调技术在LED显示屏中的应用

研究半调技术在单色及双基色（无灰度等级）LED图文显示中的应用。通过实例说明如何应用改进Floyd-Stainberg算法获取显示数据，并给出C＋＋语言实现程序。     

融合注意力机制的多尺度深度网络的逆半调方法

目的 运用现有的逆半调方法恢复的图像存在着半色调网纹去除不够理想、图像细节恢复不够清晰等问题,为了进一步提高逆半调图像在平滑区域和纹理细节方面的质量,提出一种基于融合注意力机制的多尺度卷积神经网络的逆半调方法。方法 首先,根据半色调图像网点噪声多频分布特点,设计多尺度卷积网络为基础结构的深度学习网络,从多个不同的尺度抑制半色调网纹并恢复不同尺度的图像信息;然后,应用注意力机制重建图像信息,从而生成逆半调图像;最后,提出多任务损失函数加速网络优化,更好地实现逆半调。结果 实验结果表明,运用此方法得到的逆半调图像在视觉上与原始图像更为相近,恢复出的图像细节更好;在客观评价方面,通过与现有的最先进的方法相比,峰值信噪比平均值提高了0.562～10.095 dB,结构相似度平均值提高了0.01～0.171。结论 该方法可以实现半色调图像的高质量恢复。     

计算机制版中的图像加网技术

将一幅彩色图像分成C，M，Y，K（青，品红，黄，黑）四个频道后，采用计算机制版中的图像加网技术生成带网胶片，通过控制网格的参数表达各频道颜色的明暗和层次。该技术准确，可靠，在彩色图像印染CAD系统中得非常好的效果。     

一种自适应误差分散逆半调算法

针对误差分散类半调图,提出一种基于Laplacian(L)金字塔的自适应逆半调算法.通过研究半调噪声与误差分散核(半调核)的关系,引入噪声粒度反映不同半调核的影响;采用分治策略,利用L金字塔变换提取含噪高频,采用融合技术将半调噪声转化为易于处理的脉冲噪声,使用维纳滤波器和中值滤波器去噪.实验证明,该算法能自适应选择阈值,具有保图像边缘清晰、时空复杂度较低、峰值信噪比高等特点.     

一种新的半色调技术

一种新的半色调技术即基于最小平方差模型的改进半色调技术，同时利用了打印模型和视觉模型。该技术是比较对二进制图像进行打印模型和视觉模型双重处理后输出的图像，以及对原始灰度图像仅进行视觉模型处理后输出图像之间的误差最小的一种半色调技术，并提出了一种改进的迭代方法即取反／交换法去实现。实验证明该技术比传统技术具有更高的分辨率和更多的灰度级，图像更清晰。     

基于偏微分方程的误差分散逆半调改进算法

结合误差分散半调噪声特征,提出一种基于偏微分方程的逆半调改进算法。通过研究偏微分方程的去噪原理,以3次B样条函数作为扩散函数,采用迭代求解偏微分方程的方法估计逆半调图像,计算每次迭代前后图像梯度模值的增量以确定平滑度的调节参数,解决偏微分方程在应用中的参数选择自适应问题。实验结果表明,该算法在图像整体平滑度和细节保持能力上都具有较好的效果。     

一种逆半调图像质量评价方法

传统图像质量评价方法不能很好地应用于逆半调图像,因此从逆半调图像中的噪声分布和人工纹理特性入手,以灰度共生矩阵为手段,建立起梯度幅值累加、熵、逆差矩和角二阶矩这些针对逆半调图像质量评价指标。该指标能够反映逆半调图像与其他类图像的不同处,体现逆半调图像的特性,通过实验证明该评价指标能够反映逆半调图像的边沿和平滑区的质量。     

基于JPEG格式的激光图像扫描技术研究

提出了基于JPEG格式的激光图像扫描技术，利用JPEG图像格式的高压缩比以及通用性等特点，克服了以往激光图像扫描中采用BMP图像格式所存在的耗费大量存储空间的缺点，同时扩展了激光图像扫描的应用范围。通过对JPEG的解码，将JPEG文件格式转化为顺序存储像素信息的临时文件作为待输出的图像数据。在数据输出前，还需要对图像数据进行数字半色调处理，采用多级误差扩散算法可以使输出的图像数据保留更多的原始图像信息，使输出图像更加逼真。提出了在DSP系统下采用这种基于JPEG的激光图像扫描技术，可以更加快捷地实现解码和半色调处理，减少了成本，增加了实用性。     

调频加网有效网点面积率计算研究

调频加网印刷存在密度计无法测出可靠的调频加网光学密度的问题,使传统的有效网点面积率计算公式(Murray-Davies公式)对于调频加网工艺不再适用.为了解决这个问题,避开密度测量,本文引人Murray-Davies的光谱反射率与网点面积率关系方程,利用最小二乘法求解有效网点面积率.实验结果显示,调频加网网点扩大规律与实际调频加网网点扩大规律基本一致.     

Halftone image data hiding with intensity selection and connection selection

In this paper, we propose two novel algorithms, namely intensity selection (IS) and connection selection (CS), that can be applied to the existing halftone image data hiding algorithms DHSPT, DHPT and DHST to achieve improved visual quality. The proposed algorithms generalize the hidden data representation and select the best location out of a set of candidate locations for the application of DHSPT, DHPT or DHST. The two algorithms provide trade-off between visual quality and computational complexity. The IS yields higher visual quality but requires either the original multi-tone image or the inverse-halftoned image which implies high computation requirement. The CS has lower visual quality than IS but requires neither the original nor the inverse-halftoned images. Some objective visual quality measures are defined. Our experiments suggest that significant improvement in visual quality can be achieved, especially when the number of candidate locations is large.