[发明专利]数字半色调方法

说明书

本发明提供了一种数字半色调方法，包括如下步骤：步骤S1，将连续调图像进行双边滤波处理，得到平滑图像；步骤S2，对平滑图像进行超像素分割评估，得到该平滑图像的最佳分区数量K；步骤S3，根据最佳分区数量K对平滑图像进行超像素分割，得到K个超像素块；步骤S4，分别在每个超像素块中进行基于动态误差扩散系数的数字半色调转换，得到转换后的K个半色调像素块；步骤S5，将K个半色调像素块进行拼合，得到半色调图像并进行输出。采用本发明的方法能够避免量化误差在不同的图像区域之间继续传递和积累，使得到的半色调图像边界清晰，不会发生视觉蠕虫等视觉不良现象。

技术领域

本发明属于图像硬拷贝复制领域，具体涉及一种数字半色调方法。

背景技术

通常情况下，印刷二值设备只能通过黑白网格来表现图像，而原始图像通常是具有灰度层次的连续调图像。

半色调技术是一种将连续调图像转换为二值化图像，从而让印刷二值设备能够印刷形成对应图像的技术。由于二值化图像的表现效果比连续调图像差，因此评价半色调技术的重要指标就是评价其转换得到的半色调图像的视觉效果。

目前，半色调技术中采用的算法主要为Floyrd-Steinberg误差扩散算法。该算法的主要原理为，在对整幅图像进行半色调处理时，首先对当前待处理的像素点进行二值化，并将其量化误差值按照一定的规则(同一方向上的误差扩散系数为固定值)分配到邻域像素上。这种算法虽然保证了整副图像的灰度信息不变，但在误差扩散的过程中不考虑图像中的区域或边界信息，导致量化误差不断地向处理方向累积，最终造成半色调图像边界模糊。并且，当这种量化误差累积到一定程度时，得到的图像中也容易产生视觉蠕虫，带来不良视觉感受。

另外，上述误差扩散过程中，误差扩散系数以及扩散方向均基于像素之间的位置相关性来确定，而不考虑像素之间的灰度相关性。这种固定的误差扩散方向以及大小容易使得量化误差不断向右方及后方扩散，从而导致最终的半色调图像产生结构性纹理等弊端。同时，这种固定的误差扩散方法还容易导致临近的像素之间灰度差异性难以体现，使最终得到的半色调图像中对比度下降。

发明内容

为解决上述问题，提供一种能够在半色调转换的过程中考虑到图像边界、像素之间灰度相关性的半色调方法，本发明采用了如下技术方案：

本发明提供了一种数字半色调方法，用于对作为原始图像的连续调图像进行转换得到半色调图像，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，将连续调图像进行双边滤波处理，得到平滑图像；

步骤S2，对平滑图像进行超像素分割评估，得到该平滑图像的最佳分区数量K；

步骤S3，根据最佳分区数量K对平滑图像进行超像素分割，得到K个超像素块；

步骤S4，分别在每个超像素块中进行基于动态误差扩散系数的数字半色调转换，得到转换后的K个半色调像素块；

步骤S5，将K个半色调像素块进行拼合，得到半色调图像并进行输出。

本发明提供的数字半色调方法，还可以具有这样的技术特征，其中，步骤S1中的双边滤波处理包括如下子步骤：

步骤S1-1，设定U(x)为连续调图像，U_BF(x)为平滑图像，设定U(x)中的当前点为x点，该当前点x的临近点为y点，则X＝(X1,X2)表示当前点x的位置，Ω_x,y(M)表示以x点为中心的邻域，其中M为邻域窗半径_，Ω_x,y(M)＝{(x,y)+(i,j)}，M≤i,j≤M，并设定空间距离权系数参数σ和d；

步骤S1-2，根据下式(1)计算当前点x与临近点y之间的几何邻近度w_d(x,y)：