一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，属于数字图像印前处理【技术领域】。本发明将连续调图像转换成灰度图像并判断灰度图像是否是标准的2n×2n灰度图像；采用二维离散小波变换得到标准灰度图像的小波域的四尺度信息，再利用尺度间小波系数的自相关性融合层间的小波细节系数关系建立边缘误差测度函数；采用K-means聚类法将标准灰度图像分别分割为k个区域，再利用各区域方差倒数作为权重，建立区域误差测度函数；将边缘误差测度函数和区域误差测度函数的加和性建立混合误差测度函数，再采用直接二值搜索方法最小化标准灰度图像和粗糙半色调图像的误差。本发明解决了现有方法无法兼顾图像平滑性和清晰度问题。
【专利说明】一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，属于数字图像印前处理【技术领域】。
【背景技术】
[0002]激光凹版制版的雕刻方式是一种模仿打印输出设备的扫描式雕刻法。激光雕刻凹版的输出方式为通过控制激光的开关状态，使高能激光束照射在工件表面的特定点上，使该点迅速产生蒸发，在工件表面形成出一个凹陷点，从而表现出黑白两种色调。所以对于多灰度图像，在输出前必须通过数字半色调技术将之转换为适合激光输出的黑白二值图像。除去激光波长、脉冲频率、激光的光束质量以及加工材料特性等因素之外，多灰度图像的半色调算法对激光图像输出效果起着尤其关键的作用。
[0003]数字图像半色调是将连续调图像在诸如激光制版机、数字印刷机、激光打印机等二值设备上显影并在人类视觉系统中产生连续调图像错觉的关键技术。其在人们生产、生活中得到了越来越广泛的应用。目前从家庭、办公用的小型台式喷墨、激光打印机、激光制版机到大型的出版印刷系统，数字半色调技术可以说是无处不在。数字半色调技术还可应用于数据隐藏和数字水印技术，三维数字半色调技术在分层制造技术中也得到广泛应用。现有的半色调方法从单一尺度进行图像建模，虽然在静态环境下得到一定程度的成功应用，但在动态环境下半色调图像质量却并不理想。原因是由于在动态环境下精细尺度的信息非常不可靠，使得单一尺度内空间、频率自适应误差测度信息具有较强的动态随机性。而由于人类视觉系统的注意机制，使人们可以在不同的分辨率下对图像进行观察，进而对图像质量产生评价，但受到诸如光照变化、阴影、背景杂斑等外界因素影响，处于精细尺度的图像信息在时间和空间上具有较强动态随机性。正是这种动态环境下的多分辨率观察和评价机制，要求在数字图像半色调处理过程中考虑误差测度的多尺度信息，涉及如何融合包含粗尺度误差测度在内的多尺度误差测度信息来实现数字半色调这一技术难题。
【发明内容】
[0004]本发明提供了一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，以用于解决在动态环境多分辨率观察和评价机制下，融合包含粗尺度误差测度在内的多尺度误差测度信息来实现数字半色调这一技术问题。
[0005]本发明的技术方案是:一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，所述方法的具体步骤如下:
A、将连续调图像转换成灰度图像并判断灰度图像是否是标准的。"※。"灰度图像；
B、采用二维离散小波变换得到标准灰度图像的小波域的四尺度信息，再利用尺度间小波系数的自相关性融合层间的小波细节系数关系建立边缘误差测度函数；
C、采用K-means聚类法将标准灰度图像分别分割为A个区域，再利用各区域方差倒数作为权重，建立区域误差测度函数；D、将边缘误差测度函数和区域误差测度函数的加和性建立混合误差测度函数，再采用直接二值搜索方法最小化标准灰度图像和粗糙半色调图像的误差，得到最优的数字半色调图像。
[0006]所述步骤B中，边缘误差测度函数建立的具体步骤如下:
B1、采用具有正交性的Harr小波进行二维离散小波变换，实现灰度图像的四尺度小波变换并得到四尺度小波变换图像；
B2、根据四尺度小波变换图像得到水平、垂直和对角子带小波系数分布；
B3、根据小波子带独立假设，对水平、垂直和对角三个方向小波系数进行归一化处理，得到归一化处理后的小波系数分布；
B4、利用尺度间小波系数的自相关性融合归一化后的各尺度小波系数，得到融合后的小波系数；
B5、将融合后的小波系数作为权重，建立边缘误差测度函数
【权利要求】
1.一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于:所述方法的具体步骤如下: A、将连续调图像转换成灰度图像并判断灰度图像是否是标准的。"※。"灰度图像； B、采用二维离散小波变换得到标准灰度图像的小波域的四尺度信息，再利用尺度间小波系数的自相关性融合层间的小波细节系数关系建立边缘误差测度函数； C、采用K-means聚类法将标准灰度图像分别分割为A个区域，再利用各区域方差倒数作为权重，建立区域误差测度函数； D、将边缘误差测度函数和区域误差测度函数的加和性建立混合误差测度函数，再采用直接二值搜索方法最小化标准灰度图像和粗糙半色调图像的误差，得到最优的数字半色调图像。
2.根据权利要求1所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于:所述步骤B中，边缘误差测度函数建立的具体步骤如下: B1、采用具有正交性的Harr小波进行二维离散小波变换，实现灰度图像的四尺度小波变换并得到四尺度小波变换图像； B2、根据四尺度小波变换图像得到水平、垂直和对角子带小波系数分布； B3、根据小波子带独立假设，对水平、垂直和对角三个方向小波系数进行归一化处理，得到归一化处理后的小波系数分布； B4、利用尺度间小波系数的自相关性融合归一化后的各尺度小波系数，得到融合后的小波系数； B5、将融合后的小波系数作为权重，建立边缘误差测度函数
3.根据权利要求1所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于:所述步骤C中，区域误差测度函数建立的具体步骤如下: Cl、采用κ-means聚类法将标准灰度图像分割成々个区域图像，其中A=2，3，4 ； C2、计算每个区域的均值和方差；将方差的倒数作为权重，利用加权最小平方法建立区
域误差测度函数
4.根据权利要求1所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于:所述步骤D中，直接二值搜索算法最小化混合误差测度函数的具体步骤如下: D1、将边缘误差测度函数和区域误差测度函数的加和性建立混合误差测度函数
5.根据权利要求1或4 所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于:所述粗糙半色调图像采用误差扩散法处理得到。
【文档编号】G06T5/50GK103793897SQ201410016561
【公开日】2014年5月14日 申请日期:2014年1月15日 优先权日:2014年1月15日
【发明者】何自芬, 詹肇麟, 张印辉 申请人:昆明理工大学