基于视觉模型和误差扩散的半色调水印算法

介绍了一种基于HVS和误差扩散的半色调图像数字水印方法.仿真结果表明:该算法具有较好的水印不可感知性,当含有水印的半色调图像遭受到扫描和去网等攻击时,仍能够检测其嵌入的水印信息.     

顾及边缘信息的多尺度误差扩散半色调算法

目的为了解决传统多尺度误差扩散半色调算法会导致半色调结果图像阶调变暗和边缘模糊的问题,提出一种顾及边缘信息的多尺度误差扩散半色调算法。方法根据当前像素邻域内像素点的处理状态,设计动态非时序误差扩散滤波器;利用图像局部平均灰度与空间变化率提取图像边缘信息,结合图像边缘信息与灰度信息确定半色调处理顺序。结果半色调处理结果视觉效果均匀,阶调信息和边缘结构信息与原图像一致性良好,峰值信噪比、加权信噪比和结构相似度分别提高了0.7～1.2 d B,0.9～1.5 d B,0.11～0.18。结论该算法解决了多尺度误差扩散算法的图像阶调变暗和边缘模糊的问题,有效提高了半色调输出质量。     

基于随机打印机模型的误差扩散半色调算法

通过把新的随机打印机模型与经典的误差扩散算法结合,以解决误差扩散算法对打印机变形敏感,造成的人工纹理和输出半色调图像质量下降的问题,并提出了一种新的基于随机打印机模型的误差扩散算法,通过实验验证获得了较好的输出质量.     

一种改进误差扩散系数的半色调算法

目的为了解决现有半色调算法产生的半色调图像边界模糊以及视觉蠕虫等问题,获得一种人眼视觉感知较好的数字半色调图像。方法在原始经典滤波器的基础上引入α-截尾均值滤波器,得到一种新的基于邻域像素灰度值相关的误差扩散滤波器。结果所提算法相较于传统误差扩散算法能更好地再现半色调图像细节,同时其边界也得到了较好的保持,并且客观评价参数PSNR值、SSIM值均有一定幅度的提高,NSME值也得到了较为理想的结果,不仅解决了传统误差扩散算法中边界模糊现象,同时也更好地表达了半色调图像的细节纹理信息。结论依据提出的算法得到的半色调图像人眼视觉感知效果较好,并且算法简单易行效率高。     

一种基于动态误差扩散系数的数字半色调算法

目的为了解决现有半色调算法产生的图像边界模糊以及视觉蠕虫等问题,研究一种视觉效果较好的半色调图像。方法提出一种在半色调过程中动态分配误差扩散系数的数字半色调方法,减少由固定误差扩散系数和固定扩散方向带来的边界模糊、视觉蠕虫以及结构性纹理等现象。结果文中提出的算法相较于传统的误差扩散算法其PSNR值提高了约0.5,SSIM值提高了约0.06,NSME值下降了约0.06。不仅解决了传统误差扩散算法中的边界模糊现象,同时也更好地表达了半色调图像的细节纹理信息。结论依据提出的算法产生的半色调图像视觉效果较好,并且算法简单易行,运行效率高。     

印刷品水印图像的半色调算法比较

对Bayer抖动、误差扩散和绿噪声3种半色调算法进行了分析比较。利用离散小波变换将水印信息嵌入宿主图像,采用峰值信噪比对3种算法生成的半色调图像质量进行客观评价;用归一化相关系数衡量半色调图像提取的水印质量;以Matlab程序运行时间判断3种算法的计算效率;同时,结合人眼视觉对半色调图像质量进行主观评价。综合各种评价,结果表明:误差扩散是最适合小波水印图像的半色调算法。     

半色调技术综述

本文对图像再现的关键性技术数字半色调技术进行了综述。介绍了数字半色调的基本概念,基本原理和发展现状。通过对经典半色调方法的研究,评判了各自的优点与不足,最后展望了数字半色调技术的发展趋势。国内在这一领域的研究甚少,研究数字半色调技术,对于填补我国在这一领域的空白,具有重要的现实意义。     

基于Canny边缘检测的半盲图像复原算法

将成像系统的点扩散函数限定为二维高斯函数,在此基础上提出了一种新的半盲图像复原算法。该方法将Canny边缘检测引入图像复原领域,在选代过程中,首先对当前图像进行边缘检测,并根据检测结果更新模型参数和复原结果。由于在复原过程中将图像边缘与其他区域进行了不同处理,该方法可以在保持图像细节的同时抑制噪声。从仿真实验和实际显微图像复原两方面对此方法进行了验证,实验结果表明,该方法即使在高噪声级别下,仍能得到较好的复原结果。     

MED数字半色调图像中伪轮廓现象的修正方法研究

详细分析了多级误差扩散(MED)半色调数字图像中出现伪轮廓现象的原因,提出了一种二级多次半色调图像叠合成多级半色调图像的方法,并利用其结果图像对多级半色调图像进行修正补偿,最终获得的半色调图像基本消除了伪轮廓现象,并且保留了多级误差扩散的原有优点。     

基于模型的半色调算法

对目前的半色调算法及其存在的问题进行了回顾,指出目前基于模型半色调算法中用到的人类视觉模型和打印机模型,并给出DBS算法如何将此模型运用到实际中以提高质量图像,对该算法运行的快速性进行探讨.