[发明专利]数字图像的半色调处理方法和系统

说明书

本发明提供了一种数字图像的半色调处理方法和系统，涉及图像处理技术领域，其中，通过对待处理图像的像素点的局部亮度信息、对比度信息和结构信息进行提取，并根据局部亮度信息和对比度信息计算出量化阈值，根据量化阈值和各像素点的量化误差灰度值对待处理图像进行二值化，并对二值化后的像素点进行误差传递，从而得到半色调处理图像，该方法有效的保持了输入图像的亮度和对比度信息，同时节约了对图像处理的时间，提高了图像处理的效率。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种数字图像的半色调处理方法和系统。

背景技术

数字图像半色调处理是利用有限的色调对原始连续色调图像进行表示的技术，利用了人类视觉系统低通滤波的属性，使得半色调处理的结果与原始图像在感官上比较类似，但是，目前如何提升对数字图像进行处理的效率和处理效果，成为了亟待解决的问题。

相关技术中，主要是基于优化迭代的图像半色调算法，以与输入图像整体灰度值相同的二值噪声图像为初始半色调结果，然后随机交换当前结果中的黑白像素点，判断新的结果在色调、结构、对比度上是否与输入图像更接近，当满足判断条件时，则交换两个像素点；否则，保持现有像素点不变继续测试交换其他黑白像素点。

但是，现有技术中的方法，黑白像素点交换过程是通过模拟退火算法进行优化直至收敛的，该方法对图像处理时需要时间比较长，导致对图像的处理效率比较低，并且图像的处理效果不能很好的保持原图像的特征。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种数字图像的半色调处理方法和系统，以实现有效的保持输入图像的亮度和对比度信息，同时节约了对图像处理的时间。

第一方面，本发明实施例提供了一种数字图像的半色调处理方法，所述方法包括：

获取待处理图像，并对所述待处理图像进行分析得到所述待处理图像的特征信息，其中，所述特征信息包括：像素点的局部亮度信息、对比度信息和所述待处理图像的结构信息；

根据所述像素点的局部亮度信息和对比度信息，计算所述待处理图像的量化阈值；

计算各所述像素点的量化误差，并将所述量化误差扩散到各所述像素点的邻域内，计算量化误差扩散后的各所述像素点的量化误差灰度值；

根据所述量化阈值和各所述像素点的量化误差灰度值，对所述待处理图像进行二值化，得到二值化后所述待处理图像中各像素点的二值化灰度值，并对所述二值化后的像素点的所述二值化灰度值进行误差传递，得到半色调处理图像。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，获取待处理图像，并对所述待处理图像进行分析得到所述待处理图像的特征信息，包括：

计算所述待处理图像的梯度，并根据所述待处理图像的梯度得到所述待处理图像的结构信息；

根据所述待处理图像的结构信息，通过以下公式计算所述像素点的局部亮度信息和对比度信息：

其中，w_i,j表示邻域内像素点的权重，σ＝1.5，L[m,n]表示所述像素点的局部亮度信息，C[m,n]表示对比度信息，m和n分别表示像素点的横纵坐标，f[m+i,n+j]表示所述待处理图像的初始灰度值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据所述像素点的局部亮度信息和对比度信息，计算所述待处理图像的量化阈值，包括：

通过以下公式计算所述量化阈值：

t[m,n]＝127.5-f[m,n]×C[m,n]×(f[m,n]-L[m,n])，