[发明专利]一种顾及边缘信息的多级误差扩散图像网目调方法和系统

说明书

本发明公开了一种顾及边缘信息的多级误差扩散图像网目调方法和系统，属于数字图像硬拷贝输出技术领域。本发明公开的方法首先将输入图像进行非线性分解，然后针对每幅分解图像，利用顾及边缘信息的多尺度误差扩散网目调方法进行网目调处理，得到多幅二值网目调图像，最后将各二值网目调图像进行合并，得到多级网目调图像。本发明所述的方法不仅能够有效缓解误差扩散网目调方法容易产生规律性纹理的问题，使网目调图像阶调层次与输入图像保持一致，同时能够保持输入图像的边缘结构信息，此外本发明算法得到出多级网目调图像可直接应用于多位打印机进行打印输出。

技术领域

本发明属于图像硬拷贝输出技术领域，具体涉及一种顾及边缘信息的多级误差扩散图像网目调方法和系统。

背景技术

图像、文字信息传播需要经过采集、处理和输出三大过程，其中图像输出是信息再现的重要方式。图像输出技术按照输出方式可分为硬拷贝输出和软拷贝输出，其中硬拷贝输出的主要形式为打印输出。由于图像采集设备采集得到的图像色彩阶调丰富，而打印输出设备在进行打印输出时，只能通过有限且较少的记录状态(通常是两种)来实现输入图像的再现，因此为了准确再现输入图像的阶调，在打印输出时需要使用图像网目调方法将阶调丰富的连续调图像转化与打印设备输出阶调数目相匹配的网目调图像。因此图像网目调方法直接影响着打印输出的质量，成为了图像输出技术的关键技术之一。

目前，根据图像网目调技术的处理过程可以将其分为三大类：相邻过程、点过程和迭代过程。相邻过程网目调成像技术依次对输入图像的像素点进行处理，已处理的像素点的处理结果将影响到输入图像中未处理的像素点，最后得到网目调图像；点过程网目调成像技术是使用预先设置好的阈值矩阵，按照一定的规则进行平铺，得到一个与输入图像大小相同的阈值模板，通过直接比较相同坐标位置上阈值模板的值和输入图像的像素灰度值，最后得到网目调成像输出结果，由于采用阈值矩阵周期性平铺，网目调图像中容易产生周期性纹理，影响视觉效果；迭代过程网目调成像技术在相邻过程或者点过程网目调成像技术的基础上，循环调整网目调输出结果中的打印点的位置，得到优化后的网目调图像，但在逐个调整打印点过程中需要大量的计算，增加了时间开销，其应用范围较窄。不同类型的网目调技术，其网目调处理速度和网目调成像效果上有较大的区别，它们在不同的输出环境和输出目的下均有应用。

综上，现有的网目调算法基本上都存在方向性纹理，边缘模糊等问题；此外，随着打印机研制技术的飞速发展，多级打印已经成为趋势，，而目前主流的网目调技术输出为二值图像，不能直接应用于多级打印机进行打印输出，因此急需一种多级网目调技术来将输入图像转换成多级网目调图像。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种顾及边缘信息的多级误差扩散图像网目调方法。使用该方法得到的网目调图像结果阶调层次与输入图像保持一致，边缘信息保持良好，并且可以直接运用于多级打印机进行打印输出。

为了实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是：一种顾及边缘信息的多级误差扩散图像网目调方法，包括以下步骤：

步骤1，对输入图像进行归一化，然后再进行非线性分解，得到n幅与输入图像大小相同的分解图像，其中n为打印机的输出状态数目；

步骤2，利用顾及边缘信息的多尺度误差扩散网目调方法将分解后的图像进行网目调处理，得到n幅二值网目调图像；

步骤3，将步骤2中处理得到的n幅二值网目调图像进行合并，得到最终多级网目调输出图像。

进一步的，步骤1中对输入图像进行归一化和非线性分解的公式如下，