查找表与神经网络相结合的图像逆半调算法

为提高查找表逆半调算法中“未出现半调模式逆半调值”的估计精度,本文提出了基于IRN神经网络的逆半调逼近模型,通过分析、训练和优化确定了合适的IRN网络结构、隐层数、隐层节点数。实验结果表明,应用该算法训练、拟合出的查找表数据在逆半调重建图像的视觉效果及PSNR指标上表现良好,而且算法执行速度快、空间复杂度低。     

LUT与Elman网络相结合的图像逆半调算法

为改进查找表逆半调算法中"未出现半调模式逆半调值"的估计精度,提出了一种查找表与Elman回归网络相结合的图像逆半调算法。该算法首先通过样本图集生成初步逆半调查找表,然后以Elman型回归网络为工具,构造、训练逆半调逼近模型,最后达到拟合"未出现半调模式逆半调值"的目的,产生完整查找表,支持逆半调处理。实验结果及性能分析表明,应用本文算法生成的逆半调重建图像在视觉效果及PSNR指标上表现良好,具有运行速度快、空间复杂度低的特点。     

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。     

一种基于人眼视觉特性的图像质量评价

图像质量评价的研究已成为图像信息工程的基础技术之一。由于图像的最终接受者是人，所以评价图像质量的关键在于其是否符合人类视觉系统特性。为了建立一种新的符合人眼视觉特性的图像质量评价方法，利用小波变换与人类视觉系统的多通道特性相匹配的特点，结合对比敏感度函数的带通特性，同时考虑计算的复杂性，给出了一种与人对图像质量评价保持良好一致的图像质量评价算法。实验结果表明，其评价结果与主观评价方法平均评价分数的相关系数达0．95，而对应的客观评价方法峰值信噪比与平均评价分数的相关系数为0．81。     

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。     

基于人眼视觉特性的X线图像质量评价方法

图像质量评价是图像处理技术的基础.由于图像处理结果的最终接受者是人,因此在评价图像质量时必须考虑到人类视觉系统的特性.为此利用小波的多分辨率分析方法与人眼视觉系统(HVS)信息处理特性相类似的特点,结合对比敏感度函数的带通特性,提出了一种无参考的客观图像质量评价方法.实验结果表明,该评价方法优于传统的质量评价方法,而且能较好地与人的主观视觉感受保持一致.     

基于人眼视觉特性的图像自适应信息隐藏算法

提出了一种新的文字图像信息隐藏算法。充分利用人眼视觉特性,结合载体的局部特征,自适应地隐藏秘密信息,使算法具有很好的透明性。对秘密信息进行离散化、幻方置乱、位扩展及混沌调制等预处理,使算法具有较好的鲁棒性和安全性。实验结果表明,对于常见的图像攻击,特别是对图像的剪切攻击和JPEG压缩具有很强的鲁棒性。     

一种高效的逆半调算法

论文提出了一种快速的逆半调算法,在高斯低通滤波的基础上,通过带通滤波提取边界信息,并使用界限函数和中值滤波修正边界映像,最后合成逆半调结果。实验证明该算法和现有算法相比计算速度快,输出图像信噪比高。     

一种改进的查找表逆半调算法

边缘和平滑区域是图像的重要组成部分,人眼对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法,该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用,并对图像边缘分类,然后,按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验,表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像,在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像;而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。     

一种改进的查找表逆半调算法

边缘和平滑区域是图像的重要组成部分，人跟对边缘特征和平滑区域的噪声比较敏感。文中提供了一种改进的查找表逆半调算法，该算法在查找表逆半调算法的基础上考虑了边缘在图像处理中的作用，并对图像边缘分类，然后，按照半调图及图像边缘的类型重构连续色调图像。通过由误差分散类半调图构成的不同频率特征的训练集、测试集进行实验，表明当训练集为平滑图像集时基于边缘的查找表逆半调算法处理平滑图像，在主、客观评价方面的效果都好于查找表逆半调算法处理的图像；而改进的方法在处理细节图像时与查找表逆半调算法相比没有优势。     

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。     

基于Laplacian金字塔的逆有序抖动算法

针对有序抖动半调图,提出一种基于Laplacian金字塔的逆半调方法。采用分治策略,利用Laplacian金字塔变换将图像分成低频和高频区域,通过滤波器组抑制高频噪声,同时保持图像边缘,改善逆半调图像的质量。实验证明,该算法具有时空复杂度较低、峰值信噪比高等特点。     

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。