一种彩色误差分散逆半调算法

提出了一种基于小波变换方法的彩色误差分散逆半调新算法，其主要思想是提高低频图的峰值信噪比；并用适当的阈值，增强高频图中边缘细节、降低半调噪声，以达到增强图像细节、提高逆半调图峰值信噪比的目的。     

误差分散类逆半调技术综述

逆半调技术是半调图像处理中的关键技术之一,近几年来其研究取得了较大的进展。为了使人们对该技术研究现状有个概略了解,首先论述了逆半调技术的原理和主要研究方法;然后重点分析了针对误差分散半调图的滤波方法、机器学习方法和最优化估计方法,并比较了它们的优缺点,通过比较发现,基于模糊技术、人眼视觉特性的自适应滤波方法,在实际应用中有广阔的前景;最后给出误差分散逆半调技术目前存在的问题和进一步的发展方向。     

误差分散类逆半调图象的质量评价方法

提出一套针对误差分散类逆半调图象的质量评价方法。在分析了误差分散半调图象退化特性的基础上,将逆半调图象中的噪声表征为图象频率失真和附加噪声的联合作用,据此确定了该评价方法中的像素级差异测度,频谱距测度,边缘质量测度和附加噪声测度;通过对不同误差分散类逆半调图象序列的实验分析了这些测度的性能.实验证明在评价逆半调图象时,该套评价方法较目前广泛使用的峰值信噪比(PSNR)测度更为全面。     

一种彩色图像矢量误差分散半调方法

误差分散是数字半调技术中的一项关键技术。通过对矢量彩色图像误差分散半调的分析,结合误差分散系统中量化器的建模,提出了一种增强边缘信息并减少虫状纹理的矢量彩色图像误差分散半调方法。     

误差分散半调图像的有损压缩算法

对误差分散半调图像进行无损压缩所得压缩率较低,而现有二值图像有损压缩算法对该类图像的压缩效果并不理想。为此,结合逆半调技术设计一种有损压缩算法。选用LUT逆半调算法对误差分散半调图像进行灰度化重建,对灰度图像的DCT变换系数量化压缩法进行改进,提高了压缩率,并构建出一种误差分散图像的有损压缩算法。实验结果表明,该算法能获得较高的压缩率和较好的压缩效果。     

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。     

误差分散类逆半调算法的分析与比较

该文介绍并分析了四种误差分散逆半调算法。包括三种已知误差分散核的逆半调算法:滤波平滑法、投影法、最大后验概率-马尔可夫随机场(MAP-MRF)法和一种误差分散核估计逆半调算法,并提出了该项技术的后续研究方向。     

基于查找表的误差分散半调图像的混合压缩算法

结合现有逆半调技术,针对无损压缩所得压缩率较低,而现有二值图像有损压缩算法对误差分散图像的压缩效果并不理想等缺陷,设计了一种针对误差分散半调图像的混合压缩算法。该算法采用LUT逆半调对误差分散半调图像进行灰度化重建,再通过改进离散余弦变换(DCT)系数量化法,以提高压缩率。实验证明该算法能获得较好的压缩效果和较高的压缩率。     

图像逆半调及其质量评价综述

数字半调是数字印刷乃至现代印刷的核心技术之一。半调可使连续色调图像转换为二值图像。如需对半调图像作分类识别、图像压缩、图像增强等处理,就应先让半调图像重建为连续色调图像,即进行逆半调处理。首先介绍了半调图像的不同发展阶段;然后对已有的逆半调方法根据不同的图像恢复依据进行了分类介绍,并对重建的逆半调图像的质量进行了客观评价;最后总结了已有逆半调方法的不足,并指出了未来可改进的关键方向。     

基于边缘检测的动态误差分散半色调算法

针对数字半色调技术中的传统误差分散方法因误差分散系数固定而导致图像真实细节损失的问题,提出了一种基于边缘检测的动态误差分散算法。该方法沿着每个像素的误差分散方向进行边缘检测,再根据边缘检测结果动态地选择该像素各个方向的误差分散系数,减小了误差分散过程中的误差积累。实验表明,此方法可以明显改善由于误差分散系数固定而引起的图像轮廓细节损失。     

数字半色调技术中的误差扩散算法的研究

误差扩散是一种非常优秀的调频半色调技术,但这种方法在图像高光和暗调以及阶调平滑区域会产生“蠕虫”,同时噪声较多,导致半色调图像的边缘不清晰。在Floyd和Steinberg的误差扩散算法的基础上,设计一种新的基于平均阈值和改变扫描路径的误差扩散算法——阈值采用平均值法,通过优化平均阈值方法中的γ值得到最优的半色调图像,同时扫描路径采用“蛇型”路径。实验结果表明该算法可以减少“蠕虫”,增强图像的边缘,提高半色调图像的主观视觉效果。     

基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法

针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换（LSWT）多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像.     

基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法

针对传统的各向异性扩散去噪方法存在的导致图像细节丢失的问题,提出了一种基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法。该方法根据平稳小波变换的特性,通过在高频和低频子带上选用不同的梯度门限进行各向异性扩散,然后进行重构得到去噪后的结果图像。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,图像细节保留较好,去噪后的图像具有更好的质量。     

基于小波对比度的自适应图像水印算法

提出一种基于小波对比度的小波域自适应水印算法,充分利用小波对比度更适合人类视觉特性的特点自适应地确定小波域上各分块的嵌入的强度和位置。理论分析和实验结果表明,该算法很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾,对一般的图像处理和攻击有很好的鲁棒性。     

基于调色板分析及误差扩散抖动的迷彩仿造

仿造迷彩是针对特定的环境背景生成的伪装迷彩。在迷彩纹理设计上,无规则的、点阵式的数码迷彩相对传统迷彩具有更好的迷惑效果。提出一种新的仿造数码迷彩方法,在调色板颜色分类排序及直方图合理分析的基础上提取四种主色,结合抖动半色调方法统计四主色比例,并运用随机像素点集的方式生成迷彩图案。实验证明,该方法生成的迷彩图与参照背景图能自然融合,达到较高的伪装隐蔽效果。     

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DWT的图像水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的水印算法。水印采用文本图像水印,将原始图像和水印分别进行3级小波变换,为了保证水印的安全性,将水印变换域各子图分别进行置乱或加密处理。将水印经处理后的各级变换系数重复嵌入原始图像各级变换系数的不同位置。在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击。实验表明对缩放、剪切、JPEG或JPEG2000压缩等图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性。     

Multiscale rank-based ordered dither algorithm for digital halftoning

In this paper, we proposed a simple and efficient algorithm that is based on the ranking of brightness within block. It builds the cumulative intensity quadtree for each block and generates the digital halftone׳s image using its information. We did the quality assessment for the result image of the proposed algorithm. As a result of experiment, it generates the digital halftone׳s image that is a little worse than that generated by error diffusion method, but it has merits to be implemented easily in parallel hardware because of block processing and simple operations. So we can conclude that the proposed algorithm is a very practical method to apply to the hardware implementation.     

基于SWT和FRFT的脉冲星TOA估计算法

提出了一种基于平稳小波和分数阶傅立叶变换的脉冲星超分辨率TOA估计算法。首先,对一个周期内的脉冲星信号进行多层平稳小波分解。然后,估计出与各层低频系数分数阶傅立叶变换相对应的TOA。最后,对脉冲星信号到达时间进行复合估计。实验结果表明,在低采样率,强噪声背景的情况下,该算法能获得稳定、准确的脉冲信号到达时间。