基于边缘检测的视觉反馈误差扩散半色调算法

提出一种基于边缘检测的视觉反馈误差扩散半色调算法。首先,对原图像进行误差扩散,然后采用LOG算子提取原图像和半色调图像的边缘信息;接着计算原始图像边缘信息与半色调图像边缘信息之间的视觉差,并将该视觉差利用反馈函数传递到原图像,得到新的连续调图像;最后,对新的连续调图像进行误差扩散,得到最终的半色调图像。实验仿真结果表明,相较于标准误差扩散和快速误差扩散,所提算法在主观感受和客观评价方面都有较大提升,是一种有效的半色调图像生成方法。     

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。     

增强彩色电子纸饱和度的误差扩散优化

为解决彩色电泳电子纸因粘滞阻力等引起的显示颜色饱和度低、边缘模糊等问题,本文提出基于HSL空间的彩色电子纸边缘增强误差扩散算法,以提高图像显示质量。该算法首先将去噪图像利用边缘检测算子得到边缘增强图像,结合边缘增强图像像素邻域平均灰度、像素与邻域灰度差异和像素邻域相似度得到新RGB图像像素值。接着,新RGB图像通过阈值处理过程得到16色阶RGB图像。最后,16色阶RGB图像转换到HSL空间,建立HSL和RGB色彩空间的转换模型,根据像素点的亮度和饱和度计算出调整因子,从而增强RGB图像饱和度。该算法与传统的误差扩散算法相比,信噪比PSNR提高了3.9%～26.7%,UCIQE提高了10.1%～48.2%,相似度SSIM提高了13.2%～25.4%。主观评价参考ITU-R BT.500-1标准设计实验计算Z得分,最终本文算法处理后图像在彩色电子纸上显示的图像细节和颜色更加接近原图,整体视觉效果更好。     

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。     

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。     

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。     

随机中心聚集半色调算法

目的由误差扩散半色调算法得到的二值图像存在明显的规律性纹理,针对该问题提出随机中心聚集半色调算法。方法利用蓝噪声半色调阈值矩阵算法生成随机均匀分布的种子点,采用三角网生长算法构建Delaunay三角网格,在确定三角网像素成员后,根据像素点在三角形区域内的分布位置得到该位置像素的阈值,最后通过将连续调图像与阈值矩阵的阈值比较得到半色调图像。结果同误差扩散算法相比,提出的方法可以减少半色调图像的人工纹理,图像视觉效果较好。结论文中算法可以改善半色调图像质量,实验结果证明了该方法的有效性。     

对纹理敏感的误差扩散算法设计

针对误差扩散算法输出中边缘易被模糊的问题,对该算法的基本原理进行了分析,认为原因是误差扩散改变了未处理像素在量化中的取值倾向。据此设计了一种对图像纹理敏感的误差扩散滤波器。因该滤波器在平滑渐变区域输出质量较差,为此又设计了基于局部傅里叶分析的滤波器选择算法,分别使用该滤波器与传统滤波器处理纹理丰富区、平滑渐变区。通过对该算法输出的测试图进行评价,证明了算法对提高半色调输出质量有较明显的作用。     

针对图像阶调的混合半色调方法

在比较不同半色调方法特点的基础上,分析得到了不同半色调方法适合的图像阶调范围,实验结果表明针对图像阶调的混合半色调方法可以在再现原图阶调特征的同时减少纹理影响,使半色调图像阶调过渡更加自然.     

基于权值抖动的误差扩散加网算法研究

首先,基于人眼对输出结果的主观感受,将权值抖动算法与传统误差扩散算法进行了对比研究。 通过研究发现:权值组内抖动的算法效果略优于传统 Floyed-Steinberg 算法,在一定程度上减小了伪轮廓和提高了边缘的锐利程度,但滞后现象没有得到很好解决。 其次,使用该算法输出了不同灰度级的均匀灰度块,分析了输出后的径向平均功率谱和各向异性程度,并对比了实际视觉效果,得出了半色调输出质量与频率谱和对称性的关系,最终提出了提高半色调输出质量的算法研究方向。     

基于灰度图像的像素量化隐写算法

目的为了提高灰度图像处理的规模、嵌入量、安全性及鲁棒性,提出一种基于灰度图像的像素量化隐写算法。方法首先对载体图像进行Hilbert曲线扫描和图像像素量化,将量化信息产生的阈值区域准确地划分标记,然后分别对载体图像、待嵌入信息执行Hilbert置乱和D-S(data encryption security algorithm)数据加密处理,最后将加密后产生的秘密信息和相关辅助信息嵌入密文图像内。结果实验结果表明,该算法的嵌入率相较于原算法提升了10%,接收者能通过密钥解密获取原始信息,还原完整的载体图像。结论该隐写算法信息嵌入率高,鲁棒性和安全性较强。     

基于优先权和匹配度量的图像修复算法

目的 针对当前图像修复算法主要通过固定单一模板大小实现修复块与匹配块之间的匹配度量来完成图像复原,导致其存在一定的模糊效应以及振铃效应等不足,这里提出基于改进优先权和匹配优化度量的图像修复算法。方法 首先,利用数据项构造平滑因子,建立优先权模型,度量待修复像素点的优先权,选定优先修复块。然后,制定四级模板大小,利用误差平方和函数,结合模板大小特性,构造匹配度量模型,用于实现修复块和匹配块之间的动态匹配,选取最优匹配模板,对待修复块进行填充修复。最后,利用待修复像素点及其邻域像素点的灰度值构造邻域灰度差分模型,用于对修复区域的边缘进行缝合,优化修复效果。利用最优匹配度量结果,构造置信度更新模型,对置信度项进行更新,实现图像修复。结果 仿真实验结果显示,与当前图像修复算法相比,所提算法具有更高的修复质量,其输出图像无模糊效应与振铃效应。结论 所提算法能够较好地对损坏图像进行复原,在图像信息处理领域具有一定的参考价值。     

基于喷墨印刷网点扩大的加网算法研究

应用喷墨印刷中网点扩大的物理和光学扩大模型,对误差扩散加网算法进行结合改进,提出了结合喷墨网点扩大效应的误差扩散算法加网模型,在图像加网处理过程中对网点扩大进行抑制,从而改善印品质量。     

基于噪声平衡误差扩散的彩色印刷图像防伪研究

为提高印刷品的防伪性能,从数字印刷的角度,结合数字图像处理技术,研究了基于数字加网的半色调图像的防伪印刷技术,以及不受扫描误差影响的直接检测技术。在前人研究的基础上,提出了一种利用噪声平衡误差扩散技术在彩色的半色调图像中加入水印的方法,并且直接检测了防伪效果。结果表明,只有在对应的解码图片叠加在含有隐藏信息的彩色图像上时,才可以观察到彩色图像的隐藏信息,说明该防伪方法在加网复制印刷中具有较好的防伪效果。     

HSI空间和改进 C-means的彩色人民币号码分割方法

针对采集到的人民币号码图像都是彩色图像并携带有噪声这一现象,本文提出基于 HSI空间和改进的 C-means算法的人民币彩色号码图像分割方法。选用 HSI颜色空间作为彩色分割空间,在 HSI空间内,将 HSI的 3-D搜索问题转化为 3个 1-D的搜索问题,求取图像在 3个 1-D方向上的灰度直方图,该方法根据图像当前点 3×3邻域内每个像素灰度值与当前点灰度值差值的大小情况,确定聚类算法中当前点的灰度值 p(m)的值,采用 C-means聚类算法分别确定文字和非文字的聚类中心,利用欧式距离进行人民币号码前景和背景的聚类判断。该方法直接对彩色人民币号码图像进行分割,考虑了当前点与邻域像素点之间的相互关系,具有一定的自适应性。实验结果表明,提出的号码图像分割方法不受图像噪声和局部边缘变化的影响,且变换后数据量减少,易于计算,该方法对字母和数字的分割都有效,鲁棒性较强。