最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法

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最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法

易尧华, 苏海

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2012 > 37(9): 1104-1107

易尧华, 苏海. 最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1104-1107.

引用本文:

易尧华, 苏海. 最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1104-1107.

YI Yaohua, SU Hai. Adaptive Green Noise Halftoning Algorithm with Optimal Hysteresis Constant[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1104-1107.

Citation:

YI Yaohua, SU Hai. Adaptive Green Noise Halftoning Algorithm with Optimal Hysteresis Constant[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1104-1107.

最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法

易尧华¹,
苏海¹

¹武汉大学印刷与包装系,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2012AA12A305)

作者简介:
易尧华，教授，博士生导师。目前主要从事图像色彩管理等方面的教学与科研工作。

中图分类号: P237.3

Adaptive Green Noise Halftoning Algorithm with Optimal Hysteresis Constant

YI Yaohua¹,
SU Hai¹

¹ School of Printing and Packaging,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家863计划资助项目(2012AA12A305)

摘要: 提出了最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法。该算法使用随机数选择不同的误差扩散滤波器和根据图像灰度级选择最优迟滞系数的方法,有效地解决了普通绿噪声半色调算法中由于点聚集而在某些图像阶调上产生规律性条纹及视觉效果不均匀的问题。实验结果表明,所提出的半色调算法生成的网目调图像既保持了绿噪声网目调图像的调幅特性,又保证了半色调输出图像的视觉均匀性。
- 绿噪声半色调 /
- 图像阶调 /
- 迟滞系数
Abstract: Adaptive green noise halftoning algorithm with the optimal hysteresis constant was proposed.A random number was used to select one of the pre-designed different error diffusion filters and alter the hysteresis constant based on the image gray level.Regular strips and nonuniform visual effect which are created because of point aggregation in a general green noise algorithm are effectively eliminated.Experiment results show that the halftone image produced by this algorithm can maintain the amplitude characteristic and guarantee visual uniformity.
- green noise halftoning /
- image tone /
- hysteresis constant

[1]	李佳田, 吴华静, 林艳, 高鹏, 王雯涛, 阿晓荟, 晏玲. 顾及模糊核连通性的无人机图像半盲复原方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(6): 816-824. doi: 10.13203/j.whugis20190160
[2]	马俊, 曹成度, 姜卫平, 周吕. 利用小波包系数信息熵去除GNSS站坐标时间序列有色噪声 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(9): 1309-1317. doi: 10.13203/j.whugis20190353
[3]	李阳腾龙, 岑敏仪. 高铁无砟轨道钢轨精调优化算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(6): 893-900, 921. doi: 10.13203/j.whugis20160111
[4]	王乐洋, 许光煜. 系数矩阵误差对地壳应变参数反演的影响 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(10): 1453-1460. doi: 10.13203/j.whugis20160010
[5]	卢骏, 戴吾蛟, 章浙涛. 大坝变形变系数回归建模 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(1): 139-142.
[6]	朱明, 刘真, 李晓春. HDR图像阶调复制的非线性蒙版改进算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(8): 1003-1008. doi: 10.13203/j.whugis20120900
[7]	郭际明, 黄长军, 喻小东, 陈元洪. 一种改进的二维经验模态分解SAR图像噪声抑制方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(12): 1445-1450.
[8]	罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(6): 637-641.
[9]	王志强, 傅向华, 赵良辉, 杜文峰. 基于内容的半监督流形图像检索 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 928-931.
[10]	易尧华, 于晓庆, 胡元超. 误差扩散半色调技术中图像插值方法的比较 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(5): 535-538.
[11]	王黎, 孙云莲. 二维小波变换及ICA消除图像混合噪声 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(2): 136-139.
[12]	万晓霞, 谢德红, 徐锦林. 基于加网算法与算法适应性的半色调图像质量评价方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(9): 765-768.
[13]	徐新, 王雁, 陈嘉宇, 孙洪. 基于小波系数统计特征的SAR图像恢复 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(10): 855-857.
[14]	周奕华, 卢健, 万晓霞, 徐锦林. 基于打印机和视觉模型的阶调误差扩散算法的研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(9): 826-828.
[15]	曹建农, 李德仁, 关泽群. 基于可分解马尔科夫网的极端椒盐噪声图像滤波 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(7): 583-587.
[16]	邵永社, 陈鹰, 李晶. 一种基于小波系数相关性的图像降噪方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(9): 771-774.
[17]	朱元泓, 王利婕, 张旭亮. 保证阶调一致性的正确晒版范围的分析方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(11): 1008-1011.
[18]	李吉星, 王文俊. 一种新颖的小波系数分类算法在图像无损编码中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(9): 809-811,826.
[19]	卜方玲, 徐新. 一种基于小波分析的SAR图像斑点噪声滤波算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2001, 26(4): 315-319,330.
[20]	李军, 林宗坚. 小波变换的多分辨率支集用于噪声图像低通滤波 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1996, 21(4): 366-370.

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最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法

易尧华¹,
苏海¹

¹武汉大学印刷与包装系,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2012AA12A305)

作者简介:
易尧华，教授，博士生导师。目前主要从事图像色彩管理等方面的教学与科研工作。

收稿日期: 2012-06-19
刊出日期: 2012-09-05

中图分类号: P237.3

关键词:

绿噪声半色调 /

摘要: 提出了最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法。该算法使用随机数选择不同的误差扩散滤波器和根据图像灰度级选择最优迟滞系数的方法,有效地解决了普通绿噪声半色调算法中由于点聚集而在某些图像阶调上产生规律性条纹及视觉效果不均匀的问题。实验结果表明,所提出的半色调算法生成的网目调图像既保持了绿噪声网目调图像的调幅特性,又保证了半色调输出图像的视觉均匀性。

English Abstract

易尧华, 苏海. 最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1104-1107.

引用本文:

易尧华, 苏海. 最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1104-1107.

YI Yaohua, SU Hai. Adaptive Green Noise Halftoning Algorithm with Optimal Hysteresis Constant[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1104-1107.

Citation:

YI Yaohua, SU Hai. Adaptive Green Noise Halftoning Algorithm with Optimal Hysteresis Constant[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1104-1107.

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