[发明专利]基于图像像素邻域灰度信息的误差扩散方法

说明书

本发明涉及一种基于图像像素邻域灰度信息的误差扩散方法，包括以下步骤：步骤S1:逐像素行遍历图像中的每一个像素；步骤S2:在每个像素进行误差扩散前，计算像素邻域平均灰度、人眼视觉感知误差和像素邻域相似度；步骤S3:计算像素产生的量化误差，并将像素产生的量化误差加到输入像素产生校正输入像素；步骤S4:将像素邻域平均灰度、人眼视觉感知误差和像素邻域相似度三者乘积加到校正输入像素，得到量化输入像素；步骤S5:通过量化输入像素与阈值比较得到最终输出像素。本发明能够较好再现图像细节，保留边缘，并消除人工纹理现象，从而使误差扩散后图像具有更好的视觉效果。

技术领域

本发明涉及显示器图像处理技术领域，具体涉及一种提高电润湿电子纸显示器图像显示质量基于图像像素邻域灰度信息的误差扩散方法。

背景技术

电润湿电子纸显示器采用反射式技术，具有响应速度快、可视角大、能耗低且可实现视频显示优点，具有广泛的应用前景。然而，目前电润湿电子纸驱动芯片与驱动方式造成灰度等级实现受到限制，为实现高灰度图像在低灰度显示屏上显示，传统解决方案是直接取图像高位数据，但低灰阶数据的舍去会导致细节丢失，图像出现阶跃跳变。误差扩散算法是一种半色调技术，通过将当前像素误差扩散到邻域未处理像素，能够有效改善图像质量。但是传统误差扩散算法会导致图像边缘模糊、细节丢失、人工纹理等现象。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于图像像素邻域灰度信息的误差扩散方法，改善中间色调纹理，保留边缘信息和纹理细节，提高电润湿电子纸显示效果。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于图像像素邻域灰度信息的误差扩散方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:逐像素行遍历图像中的每一个像素；

步骤S2:在每个像素进行误差扩散前，计算像素邻域平均灰度、人眼视觉感知误差和像素邻域相似度；

步骤S3:计算像素产生的量化误差，并将像素产生的量化误差加到输入像素产生校正输入像素；

步骤S4:将像素邻域平均灰度、人眼视觉感知误差和像素邻域相似度三者乘积加到校正输入像素，得到量化输入像素；

步骤S5:通过量化输入像素与阈值比较得到最终输出像素。

进一步的，所述像素邻域平均灰度计算公式如下：

式中，a×b为邻域大小，I(m+i,n+j)为像素点(m,n)为中心邻域内的灰度值。

进一步的，所述人眼视觉感知误差的计算公式如下：

式中，I(m,n)为像素点(m,n)的灰度值。

进一步的，所述像素邻域相似度计算公式如下：

其中，N_p为邻近像素区域大小,即a×b；表示当前像素与邻近区域像素之间的均偏差；h为控制因子，控制对函数的影响来保留细节平滑噪声。

进一步的，所述步骤S3具体为：

步骤S31:计算像素产生的量化误差：

e(m,n)＝I′(m,n)-b(m,n)

其中，e(m,n)表示量化误差，I′(m,n)表示校正输入像素，b(m,n)表示最终输出像素；

步骤S32:计算校正输入像素：

其中，I(m,n)为像素点(m,n)的灰度值，W(i,j)为误差扩散滤波器。