导读:本文包含了数字半色调论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:半色调,质量评价,动态误差扩散系数
数字半色调论文文献综述
王晓红,刘丽丽,陈豪,肖颖[1]（2017）在《一种基于动态误差扩散系数的数字半色调算法》一文中研究指出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。(本文来源于《包装工程》期刊2017年13期）
赵云花[2]（2016）在《数字半色调图像处理算法研究及实现》一文中研究指出在计算机的出现、信息技术的广泛应用和印刷工业飞速发展的今天,传统的模拟加网已经被半色调技术超越,进入了数字半色调技术的新领域。随着数字半色调技术越来越广泛的应用,其研究和发展对于我们祖国的民族发展也具有越来越深刻的影响。传统的数字半色调加网技术,计算量大,运算复杂,大量的运算中间值占用内存大,而且速度慢,用户等待时间长,加网后的图像人工痕迹明显。本文基于预置库加网的思想,提出的预置库混合加网算法,占用存储空间较小,以简单逻辑计算代替复杂计算,可以在保证加网质量的前提下,提高加网效率,而且加网后图片人工痕迹不明显。本论文首先分析了传统加网算法的特点,对调幅加网、调频加网以及混合加网的基本原理以及优缺点进行研究,同时对调频加网技术中的Bayer模式抖动算法和Floyd-Steinberg误差扩散算法进行仿真；然后对预置图像库加网算法和预置函数库加网算法的原理及实现等问题分别进行研究,并在基于Microsoft Visual的VC++6.0平台上用C语言编程仿真实现；接着本论文提出了预置库混合加网算法,细致地介绍了这种算法的基本原理和实现步骤,并且用C语言编程仿真实现,并根据得到的仿真结果对预置库混合加网算法的优点和缺点进行了讨论分析；最后用五种加网算法对相同尺寸的标准图片进行了加网处理,同时对不同尺寸的图像用预置库混合加网算法处理,得出预置库混合加网算法在图片的还原效果和算法运行速度两方面都优于传统的加网算法,更好的实现了图像还原。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2016-04-01）
席亮[3]（2015）在《基于量子信号处理的数字半色调算法》一文中研究指出针对数字图像的半色调技术,提出一种基于量子信号处理的数字半色调算法。首先把归一化的灰度图像表示成量子比特的形式,然后用随机观察的方式对其进行量子测量,测量后坍缩成一幅二值图像。然后计算该二值图像与原图的误差,并将其乘以自适应反馈系数后,对原图进行增强处理。最后把增强过的图像使用传统误差扩散算法生成最终的半色调图像。仿真实验表明,该方法能有效减少半色调图像的结构性纹理现象,并且对比度较高,在主观视觉感受和客观评价指标上均优于传统的数字半色调方法。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2015年09期）
林海龙[4]（2014）在《数字半色调图像的分类研究》一文中研究指出半色调是将连续灰度图像转化成图像只含有0和1两个像素值的技术。逆半调是半色调的逆过程，可应用于图像的锐化、大小调整、校色、压缩等图像处理中。现有的逆半调技术可分为通用逆半调技术和专用逆半调技术。专用逆半调需要预先知道产生半色调图像的技术，获取的逆半调图像效果最好。通用逆半调技术不需产生半色调图像的相关知识，但图像重建效果比专用逆半调技术差。获取半色调图像的类别对于改善图像重建质量是非常必要的。论文对半色调图像分类方法进行了较深入的研究，主要工作如下：1）提出了基于单元信息熵的半色调图像有效子块提取方法。改进了单元信息熵的计算策略，以消除了“单元”之间的信息冗余。然后，将半色调图像按照一定的规则分成若干子块，计算子块中每个像素点为中心的M M邻域信息熵，形成单元信息熵矩阵，并求得熵矩阵的均值与方差。由此，建立了获取有效子块的规则。2）提出了一种适应半色调图像特征提取的改进灰度共生矩阵。由于半色调图像是二值图像，运用传统灰度共生矩阵特征建模效果不佳。对半色调图像有效子块的每个像素点设定8个方向，每个方向设定步长值D，使用“异或”运算求取每对像素点的值并且将其累加作为统计特征值。将构建的特征向量作为BP神经网络输入进行分类。实验结果表明，改进灰度共生矩阵的分类准确率优于传统灰度共生矩阵。3）提出一种基于改进Segma二阶统计矩方法。Segma二阶统计矩能够很好地解决传统协方差矩阵在黎曼空间进行特征匹配时较大的时间消耗，但其只能适应协方差矩阵行列式值大于0的情况。主要思想为：对协方差矩阵进行奇异值分解，将分解之后的奇异值与对应的奇异向量通过一定组合，构成新Segma集合，称为Segma_g集合。数学证明了当协方差矩阵行列式为0时，Segma_g集合能完全代表其特征。并将Segma_g集合用于半色调图像特征建模。实验证明，Segma_g统计矩的分类准确率优于Segma统计矩，且特征匹配时间开销比传统协方差矩阵更低。(本文来源于《湖南工业大学》期刊2014-05-30）
姚海根[5]（2013）在《空间填充曲线的数字半色调应用》一文中研究指出本文讨论如何合理地应用空间填充曲线,包括以空间填充曲线控制误差扩散算法的扫描轨迹、用于幅度调制网点的记录点集聚和标量彩色半色调处理。(本文来源于《出版与印刷》期刊2013年04期）
李松林[6]（2013）在《误差扩散数字半色调技术的研究》一文中研究指出数字半色调技术是基于人眼的视觉特性和图像的呈色特性，利用数学、计算机等工具，在二值设备或有限灰度级设备上实现图像再现的一门技术。该技术广泛应用于打印技术、印刷、纺织、数字图像的压缩存储、图像的传输、医学等各个领域，因此研究数字半色调技术具有重要的现实意义和应用价值。目前使用最广泛的数字半色调技术是误差扩散半色调技术。论文详尽的分析了半色调技术的意义和发展现状，认识到研究此领域的必要性。在研究误差扩散数字半色调技术过程中，首先简要介绍了数字图像的表示、人眼的视觉特性、数字半色调技术的基本原理，简要阐述了数字半色调技术的分类，如点处理算法，领域处理算法和迭代处理算法，还给出了数字半色调图像质量评价标准。论文详细分析了几种经典的误差扩散法，如F-S误差扩散算法、点扩散法、基于模型的误差扩散法、蓝噪声误差扩散法和边缘增强误差扩散法，并且对这几种典型的误差扩散算法的性能进行了比较。随后，对误差扩散算法的性能进行了深入的研究，涉及到了误差扩散原理的分析、像素扫描路径的选取、量化阀值的选取、误差滤波器系数的设置、半色调中的形变以及算法的稳定性分析。在前述研究的基础上，文中提出了一种改进的算法，即基于边缘检测的双反馈误差扩散算法，同时对该算法的原理进行了详细地阐述。在该改进算法中，提取边缘像素点的方法，如何选取误差扩散滤波器和反馈滤波器，如何选取阀值以及整个算法实现方法都做出了详尽的阐述。最后，将改进算法得出的仿真结果与传统F-S算法得出的仿真结果进行了比较，给出了她们的客观评价参数。可以看出，改进算法起到了明显的边缘增强效果，获取的图像龟纹明显减少，图像更加清晰。(本文来源于《河北工业大学》期刊2013-02-01）
刘士伟,杨露[7]（2012）在《叁种常用数字半色调算法的分析比较》一文中研究指出本文阐述了有序抖动算法、误差扩散算法和点扩散算法等叁种常用数字半色调算法的原理,分别采用不同算法对数字图像进行处理,并对处理后的图像进行视觉和质量评价。(本文来源于《印刷质量与标准化》期刊2012年12期）
何自芬,詹肇麟,张印辉[8]（2013）在《基于K-means聚类的数字半色调算法》一文中研究指出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。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年01期）
刘真,刘长鑫,严爱国,杨晟炜[9]（2012）在《MED数字半色调图像中伪轮廓现象的修正方法研究》一文中研究指出详细分析了多级误差扩散(MED)半色调数字图像中出现伪轮廓现象的原因,提出了一种二级多次半色调图像迭合成多级半色调图像的方法,并利用其结果图像对多级半色调图像进行修正补偿,最终获得的半色调图像基本消除了伪轮廓现象,并且保留了多级误差扩散的原有优点。(本文来源于《包装工程》期刊2012年09期）
王延威[10]（2010）在《数字半色调技术的研究》一文中研究指出本文主要研究了数字半色调技术,分析、实现并对比了误差扩散算法、有序抖动算法和点扩散算法,对它们叁种算法的结果进行优劣比较。对叁种算法都做了改动,将原来的误差扩散的逐行扫描修改为S型的扫描;有序抖动算法进行了改进,改善了半色调图像的显示效果,对于点扩散算法在不改变显示效果的前提下,提高算法的执行效率。数字半色调技术是利用人眼视觉的一些特性,在数学、计算机等工具的帮助下,将一幅连续图像转换成二值图像的一门技术。人眼在看图像时,是将在空间上几个相互接近的几个或更多的点看成一个整体而取平均。利用这个特性,我们在观察用半色调处理过的图像时,对某一图像的局部的平均灰度等级接近于该图像原始连续图像的灰度等级,使该半色调图像在整体上形成连续的效果。误差扩散算法是一种应用广泛且处理效果较好的半色调算法。这种算法主要是对邻域的处理,在不引起网点增大的情况下它能够为印刷机提供更高的半色调质量,而且生成的半色调图像灰度等级丰富,各像素点同时具有各向异性。其方法可以理解为先按照规定的扫描路径(路径可以是逐行也可以自定义)进行阈值量化该图像的像素,然后将量化后所得的误差以某种特定的方式扩散到与其相邻的且未被处理的像素上。点扩散技术是两者的合二为一,它同时兼有两者的优点,所以它处理后的图像即不会像误差扩散算法处理后的图像带有龟纹,也不会像有序抖动算法那样使人感觉图像特别生硬。该方法是首先对亮度等级为1的像素进行定位,然后与所选的抖动矩阵进行对比,所得的误差再用误差扩散算法进行处理,这一结果比有序抖动方法处理后的图像更加清晰,但是有时也会产生源图像所没有的特征。在实际应用中,点扩散算法在打印图像时的效果也明显好于误差扩散算法和有序拉动。(本文来源于《吉林大学》期刊2010-10-01）
数字半色调论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在计算机的出现、信息技术的广泛应用和印刷工业飞速发展的今天,传统的模拟加网已经被半色调技术超越,进入了数字半色调技术的新领域。随着数字半色调技术越来越广泛的应用,其研究和发展对于我们祖国的民族发展也具有越来越深刻的影响。传统的数字半色调加网技术,计算量大,运算复杂,大量的运算中间值占用内存大,而且速度慢,用户等待时间长,加网后的图像人工痕迹明显。本文基于预置库加网的思想,提出的预置库混合加网算法,占用存储空间较小,以简单逻辑计算代替复杂计算,可以在保证加网质量的前提下,提高加网效率,而且加网后图片人工痕迹不明显。本论文首先分析了传统加网算法的特点,对调幅加网、调频加网以及混合加网的基本原理以及优缺点进行研究,同时对调频加网技术中的Bayer模式抖动算法和Floyd-Steinberg误差扩散算法进行仿真；然后对预置图像库加网算法和预置函数库加网算法的原理及实现等问题分别进行研究,并在基于Microsoft Visual的VC++6.0平台上用C语言编程仿真实现；接着本论文提出了预置库混合加网算法,细致地介绍了这种算法的基本原理和实现步骤,并且用C语言编程仿真实现,并根据得到的仿真结果对预置库混合加网算法的优点和缺点进行了讨论分析；最后用五种加网算法对相同尺寸的标准图片进行了加网处理,同时对不同尺寸的图像用预置库混合加网算法处理,得出预置库混合加网算法在图片的还原效果和算法运行速度两方面都优于传统的加网算法,更好的实现了图像还原。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数字半色调论文参考文献
[1].王晓红,刘丽丽,陈豪,肖颖.一种基于动态误差扩散系数的数字半色调算法[J].包装工程.2017
[2].赵云花.数字半色调图像处理算法研究及实现[D].华北电力大学(北京).2016
[3].席亮.基于量子信号处理的数字半色调算法[J].计算机与现代化.2015
[4].林海龙.数字半色调图像的分类研究[D].湖南工业大学.2014
[5].姚海根.空间填充曲线的数字半色调应用[J].出版与印刷.2013
[6].李松林.误差扩散数字半色调技术的研究[D].河北工业大学.2013
[7].刘士伟,杨露.叁种常用数字半色调算法的分析比较[J].印刷质量与标准化.2012
[8].何自芬,詹肇麟,张印辉.基于K-means聚类的数字半色调算法[J].计算机应用研究.2013
[9].刘真,刘长鑫,严爱国,杨晟炜.MED数字半色调图像中伪轮廓现象的修正方法研究[J].包装工程.2012
[10].王延威.数字半色调技术的研究[D].吉林大学.2010