[发明专利]一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法

权利要求书

1.一种基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：

A、将连续调图像转换成灰度图像并判断灰度图像是否是标准的2ⁿ×2ⁿ灰度图像；

B、采用二维离散小波变换得到标准灰度图像的小波域的四尺度信息，再利用尺度间小波系数的自相关性融合层间的小波细节系数关系建立边缘误差测度函数；

C、采用K-means聚类法将标准灰度图像分别分割为k个区域，再利用各区域方差倒数作为权重，建立区域误差测度函数；

D、将边缘误差测度函数和区域误差测度函数的加和性建立混合误差测度函数，再采用直接二值搜索方法最小化标准灰度图像和粗糙半色调图像的误差，得到最优的数字半色调图像。

2.根据权利要求1所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于：所述步骤B中，边缘误差测度函数建立的具体步骤如下： 

B1、采用具有正交性的Harr小波进行二维离散小波变换，实现灰度图像的四尺度小波变换并得到四尺度小波变换图像；

B2、根据四尺度小波变换图像得到水平、垂直和对角子带小波系数分布；

B3、根据小波子带独立假设，对水平、垂直和对角三个方向小波系数进行归一化处理，得到归一化处理后的小波系数分布；

B4、利用尺度间小波系数的自相关性融合归一化后的各尺度小波系数，得到融合后的小波系数；

B5、将融合后的小波系数作为权重，建立边缘误差测度函数                                                ；其中，l表示小波变换级数；LH，HL，HH分别表示多尺度小波域垂直方向、水平方向和对角方向小波系数融合信息；i,j表示图像像素；B_i,j表示像素八邻域；Z_i,j表示视觉误差；W_i,j表示打印机模型误差。

3.根据权利要求1所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于：所述步骤C中，区域误差测度函数建立的具体步骤如下：

C1、采用K-means聚类法将标准灰度图像分割成k个区域图像，其中k=2，3，4；

C2、计算每个区域的均值和方差；将方差的倒数作为权重，利用加权最小平方法建立区域误差测度函数；其中，k=1，2，3，4表示分割区域；λ_k表示权重系数；i,j表示图像像素；B_i,j表示像素八邻域；Z_i,j表示视觉误差；W_i,j表示打印机模型误差。

4.根据权利要求1所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于：所述步骤D中，直接二值搜索算法最小化混合误差测度函数的具体步骤如下：

D1、将边缘误差测度函数和区域误差测度函数的加和性建立混合误差测度函数；

D2、对于标准灰度图像和粗糙半色调图像中每个像素的八邻域区域利用直接二值搜索算法中变换和跳跃交换，使混合误差测度函数最小；

D3、当整幅图像混合误差测度函数最小时，算法终止，得到最优的半色调图像。

5.根据权利要求1或4所述的基于小波域多尺度信息融合的数字图像半色调方法，其特征在于：所述粗糙半色调图像采用误差扩散法处理得到。