[发明专利]一种纹理信息融合多尺度结构化森林数字图像半色调方法

说明书

本发明公开一种纹理信息融合多尺度结构化森林数字图像半色调方法，包括将连续调图像转换成多灰度图像；将多灰度图像加通道操作使其具有三个通道，利用结构化森林的边缘检测方法对加通道后的多灰度图像进行多尺度边缘检测；结合人类视觉特性对原图像局部纹理信息敏感程度的不同，建立多灰度图像的纹理分区模型；通过自适应阈值提取多尺度边缘检测图像的边缘信息；通过纹理分区模型，结合图像边缘特征，建立纹理结构与噪声调制相结合的阈值模型；利用阈值模型对多灰度图像进行数字半色调化。本发明得到的半色调图像视觉变形减少，清晰度及对比度高，图像的边缘和细节部位清晰、完整，整体视觉效果良好，且具有良好的蓝噪声特性和良好的通用性。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种半色调图像视觉变形减少，清晰度及对比度高，图像的边缘和细节部位清晰、完整，整体视觉效果良好，且具有良好的蓝噪声特性和良好通用性的纹理信息融合多尺度结构化森林数字图像半色调方法。

背景技术

数字半色调技术就是在类似日常生活中所见的激光打印机及激光制版机等二值或多色二值设备上，模拟人眼的视觉低通特性来仿造原多灰度图像的阶调变化，将原连续调图像转化为合适人眼观察的二值半色调图像的技术。数字半色调技术不仅影响着激光雕刻及激光打印图像的输出质量，而且与数据信息隐藏和数字水印技术也是密切相关的，同时与医学影像、图像的压缩存储与传输等领域也密不可分。

目前，一般将数字半色调技术分为“误差扩散法”、“抖动法”以及“迭代优化法”三大类。国内外的广大研究学者近年来对半色调方法的改进都将重心放在了误差扩散方法和迭代优化方法身上。就数字半色调方法总体研究状况而言，基于迭代优化的数字半色调方法虽然在生成的半色调图像的质量上是最好的，但是效率太低，运行成本较高，难以满足生产的实际性需求。而误差扩散方法是通过对灰度图像中的某一像素处理，然后将得到的量化误差按照一定的权重系数传递给该像素邻域的未经处理的像素来进行误差扩散的。误差扩散方法法得到的二值图像的效果有了大幅度的提升，且效率高，运行成本低，但是生成的半色调图像质量有两点问题还没有完全克服，即：“生成的半色调图像中的平滑渐变区中的非期望性纹理还没有完全消除”，以及“在图像的边缘部分容易出现模糊、不连续等现象特别是对于具有复杂边缘的图像法而言”。