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《基于hvs模型誤差擴散方法》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于HVS模型誤差擴散方法摘要:針對傳統(tǒng)誤差擴散算法處理過程中圖像邊緣信息不完整,中色調(diào)區(qū)域有紋理結(jié)構(gòu)存在的問題,提出一種基于人類視覺系統(tǒng)(HVS)模型的誤差擴散半色調(diào)方法。該方法先對原圖像進行了圖像分割,在非邊緣區(qū)域釆用傳統(tǒng)誤差擴散算法處理,邊緣區(qū)域采用基于HVS模型的誤差擴散系數(shù)進行誤差擴散處理,最后再在HVS模型的基礎上對像素進行矯正。實驗結(jié)果表明該算法能夠有效減少圖像細節(jié)損失,保留原圖像信息。關鍵詞:數(shù)字半色調(diào);誤差擴散算法;人類視覺模型;圖像分割;誤差擴散系數(shù)中圖分類號:TP18文獻標識碼:A文章
2、編號:1009-3044(2013)10-2455-04數(shù)字半色調(diào)技術(shù)是基于人眼的視覺特性和圖像的成色特性,利用數(shù)學、計算機等工具,在二值設備或多色二值設備上實現(xiàn)圖像再現(xiàn)的一門技術(shù),是將連續(xù)調(diào)圖像經(jīng)過處理后再輸出以實現(xiàn)圖像階調(diào)再現(xiàn)的基礎性研究[1]。用誤差擴散算法處理過的圖像效果色調(diào)豐富,所以它被認為是數(shù)字半色調(diào)算法中較理想的算法之一,許多算法都是在此算法基礎上進行改進的。由于誤差擴散算法在進行量化誤差擴散時沒有將圖像的邊緣細節(jié)信息以及人眼對圖像的識別情況考慮到,因此會造成現(xiàn)邊緣輪廓的失真,以及結(jié)構(gòu)性紋理的
3、存在。一種基于HVS(HumanVisionSystem)模型的誤差擴散方法,可以有效地改善再現(xiàn)圖像質(zhì)量。1算法基本原理1.1傳統(tǒng)的誤差擴散半色調(diào)算法1.2HVS模型Nasanen模型和Campbel模型處理過的圖像都會有紋理產(chǎn)生,但前者產(chǎn)生的紋理更加光滑,而在中頻區(qū)域,后者產(chǎn)生的紋理具有一致性。除Nasanen模型為低通濾波器,其他三種均為帶通濾波器。對于究竟哪一種模型最好很難有最終定論,但是在產(chǎn)生的主觀視覺效果上,Alford和Mitsa經(jīng)研究后認為低通視覺模型比帶通視覺模型更好[3]。因此,通常選用N
4、asanen模型來進行研究。由于HVS模型具有圓對稱性特點,對人眼視覺系統(tǒng)的模擬中,這一點非常重要,因此HVS模型常用Gaussian函數(shù)代替。Gaussian函數(shù)除了具有圓對稱性,還有許多適合進行半色調(diào)處理的特征性,比如其濾波器的傅立葉反變換是高斯的,光滑的人眼亮度單峰曲線使其具有理想的低通特性,參數(shù)沒有振鈴且容易控制等,因此實際應用中它常被作為Nasanen模型的代替[4]。2基于HVS模型的誤差擴散算法2.3誤差擴散處理4結(jié)束語針對標準誤差擴散算法對邊緣區(qū)域點的處理不夠重視,處理中色調(diào)區(qū)域時產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性
5、紋理的不足,提出了基于HVS模型誤差擴散方法,在對標準誤差擴散算法優(yōu)點進行保留的基礎上進行改進,最大限度地保持了圖像的完整,最大限度地改善了存在的紋理問題,使得圖像在視覺上顯示效果更佳。參考文獻:[1]任小玲,張二虎?數(shù)字半色調(diào)發(fā)展概述[□?西安工業(yè)學院學報,2003,23(2):108-113.[2]FLOYDRW,STEINBERGL.Anadaptivealgorithmforspatialgreyscale[C]?SocietyforInformationDis-play,1976,17(2):75
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7、ng,2002,11(3):258-269.[5]ZHANGXIAOHUA,LIUFANG,JIAOLCHENG?AneffectiveimagehalftoningandinversehalftoningtechniquebasedonHVS[C]//Proceedingsofthefifthinternationalconfereneeoncomputationalintelligenceandmultimediaapplications.Xi,an:IEEEComputerSocietyPress,2
8、003,441-445?