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。     

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。     

一种基于LUT的图像逆半调改进算法

为提高基于LUT(查找表)的图像逆半调传统方法在空值估计值与逆半调映射值的准确性、提高逆半调图像的质量与感观效果,结合已有的数字图像半调与逆半调技术,提出了一种多域值分块与动态估值优化算法。该算法采用二分迭代多域值分块法与8邻域均值动态递归估值法,通过模板选择、初始化LUT表、LUT逆半调和完整LUT表对传统的LUT算法进行改进与优化。实验表明利用该优化算法进行图像逆半调,能够得到比传统LUT逆半调较好的视觉效果,并且具有较快的运行速度。     

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。     

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。     

基于人眼视觉特征的图像逆半调算法

本文针对灰度图像逆半调算法复杂度高的特点,提出了一种基于人眼视觉特征的逆半调算法。算法根据人类视觉系统具有的对比敏感度特性、多通道特性,将其引入图像逆半调系统中,并根据人眼视觉系统分辨细节的能力和误差分散数字半调方法中半调误差的分散比例,设计了逆半调滤波器。为了验证算法的有效性,本算法与当前公开发表的三种逆半调方法的实验结果做了比较,实验结果表明本算法的逆半调图像质量较好,并且算法的时间复杂度、空间复杂度较低。     

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。     

多尺度框架误差分散逆半调方法研究

摘 要：通过分析现有基于滤波的误差分散逆半调方法,提出了一种多尺度逆半调框架。基于该框架,引入平稳小波变换,提出了一种新的逆半调算法。首先,对半调图进行3尺度离散平稳小波变换,通过分析各尺度图像的频谱特性,构造了HIST滤波器,并结合尺度间小波系数的相关性,采用不同策略分别抑制各尺度图像中的噪声,最后利用小波反变换得到逆半调图像。实验验证了多尺度逆半调框架的正确性,并且该算法所得逆半调图像具有良好的视觉效果,能保持图像边缘,峰值信噪比也有所提高。     

基于B样条小波的彩色印刷扫描图像逆半调

彩色印刷是一种利用黄、品红、青、黑四色油墨叠印产生彩色图像的技术,逆半调是将半色调图像转换成连续调图像的过程,主要应用在电子出版和印刷图像电子化方面。选取LAB颜色空间作为逆半调处理的颜色空间,选择三阶B样条小波作为小波基,遵循小波分解、小波系数调整、小波重构的小波变换算法,对彩色印刷扫描图像进行逆半调处理,得到逆半调图像。实验结果表明,该算法避免了破坏彩色图像红、绿、蓝颜色通道的颜色相关性,对彩色印刷扫描图像的重建和印刷加网图像的恢复具有一定的理论意义和应用价值。     

Neural network based method for image halftoning and inverse halftoning

A hybrid neural network based method for halftoning and inverse halftoning of digital images is presented. The halftone image is performed by single-layer perceptron neural network (SLPNN), and its corresponding continuous-tone image is reconstructed by radial-basis function neural network (RBFNN). The combined training procedure produces halftone images and the corresponding continuous tone images at the same time. The PSNR performance and visual image quality of these contone images achieved is comparable to the well-known inverse halftoning methods. The resultant halftone images compared with the error diffusion halftone are visually good, too. Furthermore, we apply different kinds of halftone images to a bi-level image compression method, called Block Arithmetic Coding for Image Compression (BACIC), which is better than the current facsimile methods.     

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。     

MSPRL：面向图像逆半色调的多尺度渐进式残差学习网络

目的 图像逆半色调的目的是从二值半色调图像中恢复出连续色调图像。半色调图像丢失了大量原始图像内容信息,因此逆半色调成为一个经典的图像重建病态问题。现有的逆半色调算法重建效果无法满足对图像细节和纹理的需求。此外,已有方法大多忽略了训练策略对模型优化的重要影响,导致模型性能较差。针对上述问题,提出一个逆半色调网络以提高半色调图像重建质量。方法 首先提出一个端到端的多尺度渐进式残差学习网络（multiscale progressivoly residual learning network,MSPRL）以恢复出更高质量的连续色调图像。该网络基于UNet架构并以多尺度图像作为输入;为充分利用不同尺度输入图像的信息,设计一个浅层特征提取模块以捕获多尺度图像的注意力信息;同时探讨不同学习策略对模型训练和性能的影响。结果 实验在7个数据集上与6种方法进行对比。在Place365和Kodak数据集上,相比性能第2的方法,峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）分别提高0.12dB和0.18dB;在其他5个常用于图像超分辨率的测试数据集Set5、Set14、BSD100（Berkeley segmentation dataset 100）、Urban100和Manga109上,相比性能第2的方法,PSNR值分别提高0.11dB、0.25dB、0.08dB、0.39dB和0.35dB。基于本文的训练策略,重新训练的渐进式残差学习网络相比未优化训练模型在7个数据集上PSNR平均提高1.44dB。本文方法在图像细节和纹理重建上实现最优效果。实验表明选用合适的学习策略能够优化模型训练,对性能提升具有重要帮助。结论 本文提出的逆半色调模型,综合UNet架构和多尺度图像信息的优点,选用合适的训练策略,使得图像重建的细节与纹理更加清晰,视觉效果更加细致。本文算法代码公布在https://github.com/Feiyuli-cs/MSPRL。     

Color recovery of black-and-white halftoned images via categorized color-embedding look-up tables

A new method of recovering the original colors of black-and-white (B&W) halftoned images with homogeneous dot patterns is proposed. The conventional inverse halftoning method, which uses a look-up table (LUT), can establish the relation between the halftoned patterns and the corresponding gray levels, while the conventional reversible color to gray conversion method can recover the original colors from a given color-embedded gray image. To accomplish our goal of original color recovery from B&W halftoned patterns, an approach of combining the conventional inverse halftoning and reversible color to gray conversion is presented in this paper. Differently from the conventional method of inverse halftoning via LUT, four LUTs categorized according to the red, green, blue, and gray reference colors are designed to more accurately map a specific B&W halftone pattern into the corresponding color-embedded gray level based on the observation that the shapes of the halftone patterns depend on input colors, thereby increasing the color recovery accuracy. Also, a color mapping method based on a linear regression which models the relation between the recovered colors and the original colors is introduced to adjust the initially recovered colors more closely to the original colors. Experimental results show that unknown original colors can be recovered from B&W halftoned images via the proposed method.     

Digital halftoning by iterative isotropic error feedback

An error diffusion scheme for digital halftoning is proposed. The scheme is an iterative and isotropic error feedback process. Also, to compensate for the nonlinear tone reproduction by laser printers due to ink drop overlaps, we incorporate Pappas-Neuhoff's simplified printer model into the new error diffusion scheme. It appears that the proposed halftoning technique enhances the perceived tone continuity of halftone hard copies, and it alleviates the objectionable structured halftone textures of some existing methods. In addition, a mechanism is suggested to preview a halftone print on a gray-level CRT monitor. The user can interactively set the desired brightness of the halftone print and balance image contrast and tone continuity, which are two mutually exclusive subjective criteria for halftone reproduction.     

一种非线性逆有序抖动的方法

针对有序抖动半调图,提出一种以非线性滤波技术为基础的快速、非迭代逆半调方法。它采用低通和非线性滤波的层叠,有效平滑了灰度变化平缓区域的半调噪声。通过分离边缘信息补偿非线性滤波损失的细节,以改善逆半调图像的质量。算法具有存储容量要求低,峰值信噪比高等特点。     

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。