CN1426018A

CN1426018A - 在多位成像深度设备上进行图像复制的调频挂网方法

Info

Publication number: CN1426018A
Application number: CN 02159180
Authority: CN
Inventors: 杨斌; 李海峰; 周秉锋
Original assignee: Inst Of Computer Science & Technology Peking University; Beijing Founder Electronics Co Ltd
Current assignee: Inst Of Computer Science & Technology Peking University; Beijing Founder Electronics Co Ltd
Priority date: 2002-12-30
Filing date: 2002-12-30
Publication date: 2003-06-25
Anticipated expiration: 2022-12-30
Also published as: CN1172263C

Abstract

本发明涉及一种在多位成像深度设备上进行图像复制的调频挂网方法。现有的技术方法是将输入的图像数据转换成一位设备输出的图像数据后，人为地将一位数据强制转换成相应位深度设备所要求的图像数据，例如常用的二位深度的点阵数据，然后输出。本发明是在传统的误差扩散调频挂网技术基础上利用多阈值的误差扩散技术，对不同图像层次采用不同的扩散参数，结合随机扰动直接输出多位深度设备所要求的图像输出数据。采用本发明所述的方法，大大改善了成像质量，使得图像层次过渡更加平滑，各个层次网点分布更加均匀，高光部分更加细腻。

Description

在多位成像深度设备上进行图像复制的调频挂网方法

技术领域

本发明涉及一种图像硬拷贝复制领域的网点生成方法，具体涉及一种在多位成像深度的设备上进行图像复制的挂网方法。

背景技术

图像的硬拷贝复制主要涉及打印机及高档印刷制版设备的挂网制版技术。用于图像硬拷贝复制的挂网技术又称为数字图像半色调技术。数字图像半色调技术可以分为两类，分别是调幅挂网和调频挂网。调幅挂网又称为聚集点有序抖动技术，其特征是所生成的半色调图像的染色点在几何位置上是两两相邻地聚合在一起的，从而形成了一簇一簇的染色区域，这些染色区域又被称为网点，由于聚集点有序抖动技术采用控制网点面积的方法再现原稿图像灰度，因而被称为调幅网点。

与调幅挂网相反，调频半色调图像在其生成的过程中，尽量避免染色点在几何位置上的聚集。它通过控制单位面积内染色点的个数来实现原稿图像的灰度再现。由于调频半色调图像内的染色点是以非聚集的形式分布的，因此对不同的原稿灰度级，将对应于不同的染色点之间的平均距离，从数字图像处理的角度来看，即是图像的频率是变化的，这就是调频挂网的名词的由来。在生成调频半色调图像的过程中，由于染色点是孤立的分布于图像上的，所以对于固定灰度的原稿图像区域，染色点的分布必须保证十分均匀，亦即每个染色点与其近邻染色点之间的距离必须十分接近前面所述的平均距离，这样才能避免可能出现的有害纹理。

在传统的调频挂网方法中，误差扩散方法是最常用的方法。文献“Dithering with blue noise”，(Robert A.Ulichney，Proceddings of The IEEE，V0l.76，No.1，January 1988，pp56-79)公开了一种误差扩散方法，其原理可以用附图1来解释。在误差扩散算法的处理过程中，原稿图象的象素g(m，n)被逐行顺序地处理，处理的过程中，每个象素用一个固定的阈值进行阈值运算(量化器Quantizer)，运算的结果被转换为半色调图象的相应象素b(m，n)。与此同时，将此结果象素b(m，n)和被求阈值的象素g(m，n)进行比较，并将比较求得的差值e(m，n)用一个扩散滤波器(Error filter)扩散至当前处理象素周围的未被处理的象素上。在随后的处理中，被求阈值的象素值是原稿象素g(m，n)和被扩散至此象素上的误差的和。下面，我们介绍一下上述文献中所公开的误差扩散方法的运算过程。算法1：误差扩散的基本形式：

假定待挂网的原稿图象N的宽高为w、h，本算法将此图象转化为同样尺寸的调频半色调二值图B。

For(i＝0；i＜h；i++)
For(j＝0；j＜w；j++)
{逐行扫描原图象数据
取(i，j)处的图象象素值：p＝Nij；

　　if(p＞127)

　　Bij＝255；

　　else

　　Bij＝0；

　　计算输入亮度相对于输出亮度的误差：Err＝Nij-Bij；

　　将该误差(Err)分别乘以扩散滤波器的系数，然后分别与相应位置的原稿<br/>
图象象素相加，并将结果代替原稿图象相应的象素值；
}

在实际使用中是使用固定的扩散参数，例如，常使用的参数是：

d1＝1 d2＝2 d3＝5 d4＝4 d5＝8

按照上述算法实现的调频网图象质量，通过实际测试，得到附图2，从图2可以看出在浅调区域网点的分布上存在有大量规则分布的调频点，使得在某些层次出现网点粗糙，导致渐变过度不好，层次没有完全拉开，没有达到实用的水平。因此看出，该调频算法存在着潜在的不足。

另外，从上述算法不难看出，传统调频网的网点所能再现的层次只有两个层次的体现，既255(白点)、0(黑点)，针对于一位成像深度的设备上，是可行的，但是在多位成像深度的设备上，如果仍然按照该算法生成调频网点，一是不能体现多位成像深度设备所能表现的更丰富的层次效果，二是由于多位成像深度的设备成像机制的改变，最终也会或多或少地改变一位调频网点的分布规律，从而影响输出质量。

发明内容

本发明的目的是针对传统的误差扩散方法在实际输出调频网点质量较差的缺陷，提出了一个基于传统误差扩散算法的适用于多位成像深度设备的调频挂网方法，从而最终达到在多位成像深度设备上产生高质量的调频网点的效果。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种在多位成像深度的设备上进行图像复制的调频挂网方法，包括以下步骤：

1)输入原稿图象，对原稿图象的象素g(m，n)进行阈值运算，运算的结果被转换为半色调图象的相应象素b(m，n)；

进行域值运算时的域值不是固定的，而是根据输出设备的特性在图像层次取值范围内设定，即采用设定多个阈值的方法实现多位深度的挂网结果；

而且，在进行运算时，还要对设定的域值作随机处理，在每次使用阈值的时候，都加上一个随机数；

2)将b(m，n)和被求阈值的象素g(m，n)进行比较，并求得两者差值即误差e(m，n)；

3)将误差e(m，n)用一个扩散滤波器扩散至当前处理象素周围的未被处理的象素上，即被求阈值的象素值是原稿象素g(m，n)和被扩散至此象素上的误差的和；

将误差向临近的像素点扩散时，不同位置的点扩散的权重不同，并且不同的误差值扩散权重的分配方法也不同；

4)在对原稿图象的象素g(m，n)进行处理时按照逐行变换方向的顺序处理，重复以上步骤，直到原稿图象的所有象素g(m，n)被处理完，最后形成原稿图象的半色调图像；

为了具有更好的效果，阈值的设定可以是不等分的，在每次使用阈值的时候所加上的随机数个数的范围可以是[-8 8]。

本发明的效果在于：通过本发明所述的方法，能够在支持多位成像深度的设备上输出高质量的调频网图像，能够有效改善传统调频网所固有的规则性网点排列的不足，提高一位调频网所不能再现的图像层次，使得设备输出的图像在颜色和层次质量上能够极大地满足实际印刷数码打样的要求。

附图说明

图1是对比文献所公开的误差扩散方法原理示意图；

图2是传统一位调频网网点渐变示意图；

图3是误差扩散滤波器示意图；

图4是一位深度的调频网与二位深度的调频网对比图；

图5、图6是0到100％的梯尺线性渐变对比图，其中图5是传统一位调频网梯尺渐变示意图，图6是改进后的二位调频网梯尺渐变示意图；

图7、图8是0到70％的梯尺线性渐变对比图，其中图7是传统一位调频网梯尺渐变示意图，图8是改进后的二位调频网梯尺渐变示意图；

图9、图10是0到50％的梯尺线性渐变对比图，其中图9是传统一位调频网梯尺渐变示意图，图10是改进后的二位调频网梯尺渐变示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步地描述：一种在多位成像深度的设备上进行图像复制的调频挂网方法，包括以下步骤：

进行域值运算时的域值不是固定的，且是不等分的；

而且，在进行运算时，还要对设定的域值作随机处理，在每次使用阈值的时候，都加上一个随机数，随机数个数的范围是[-8 8]；

该方法所包括的步骤可以参见如下算法：

算法2：两位成像调频网算法：

假定待挂网的原稿图象N的宽度为wxh，由于我们这里采用的是两位成像，因此针对一个调频网点所能再现的层次应该有2的n次幂个，在此的层次数应该达到4个，即：0(00)，1(01)，2(10)，3(11)，括号中的数据是二进制的表示，也可以说是设备上的表示形式。针对上述层次的区域划分，为便于说明，我们这里假定将全色调分为三个梯度：0-R1，R1-R2，R2-255，，各区域域值假定为：M1，M2，M3其于层次划分的对应关系应该是：

0 --0(00)，R1 --1(01)，

R2 --2(10)，255 --3(11)，据此，我们可以将传统的一位调频网算法作如下的改进。从而达到两位调频成像的特性。

For(i＝_0；i＜h；i++)
For(j＝0；j＜w；j++)
{
取(i，j)处的图象象素值：p＝Nij
　　if(p＜M1)

　　    Bij＝0；

　　        else if(M1＜＝p＜R1-1)

　　    Bij＝R1；

　　else if(R1＜＝p＜M2)

　　    Bij＝R1；

　　else if(M2＜＝p＜R2-1)

　　    Bij＝R2；

　　else if(R2＜＝p＜M3)

　　    Bij＝R2；

　　else if(M3＜＝p＜＝255)

　　    Bij＝255；

　　计算输入亮度相对于输出亮度的误差：Err＝Nij-Bij

　　将该误差(Err)分别乘以表1中的扩散滤波器的系数，然后分别与相应位置<br/>
的原稿图象象素相加，并将结果代替原稿图象相应的象素值；
}

上面的方法可以加以推广就可以实现多位成像调频网算法，但是从实践中我们发现，单纯的去将一位调频网改进成两位或多位调频网，虽然满足了设备的要求，但由于算法上本身存在的不足，必然对最终网点质量没有多大的改善，为此我们通过如下的四种改进措施，从算法本身上加以改进，使得调频输出的点子得到质的飞跃：

改进措施一：域值设定的不等分性

算法2中提到的均分整个层次区域的方法，由于成像设备通常使用不同浓度或者体积的油墨、色剂或者其它呈色材料来体现不同的成像深度，不同成像深度之间的比例可能是不均匀的，因此，因此多位成像的调频阈值设定也可以设置成不均匀的，既我们在划分层次区域的时候，可以根据输出设备的特性，将0到255的全色调区域划分成不等分的多个区域(区域的多少由设备所能支持的成像位深度所决定)。

改进措施二：域值抖动机制

传统的误差扩散算法中的域值设定是由层次区域的中点来决定的，而且通常是不变的，我们在此采用了阈值随机数扰动的方法，其方法是，在每次使用阈值的时候，都加上一个随机数，随机数的范围是[-8 8]。其目的是通过随机数的作用去除在某些灰度层次容易出现的规则纹路，使得输出图像在各个层次上的网点都均匀和无规律分布。这一点可以通过下面的算法说明

算法3：基于域值抖动和误差扩散系数各异性的误差扩散算法

为便于说明，这里我们暂且使用一位调频的算法，该算法很容易扩展到二位或多位误差扩散算法中。假定待挂网的原稿图象N的宽高为w h，本算法将此图象转化为同样尺寸的调频半色调二值图B。

For(i＝0；i＜h；i++)
For(j＝0；j＜w；j++)
{逐行扫描原图象数据
取(i，j)处的图象象素值：p＝Nij；

　　if(p＞D[Rand(i，j)])

　　Bij＝255；

　　else

　　Bij＝0；

　　计算输入亮度相对于输出亮度的误差：Err＝Nij-Bii；

　　将该误差(Err)分别乘以图3中的扩散滤波器的系数，然后分别与相应位置<br/>
的原稿图象象素相加，并将结果代替原稿图象相应的象素值；
}

其中的D[Rand(i，j)]是依据图象象素值的位置的不同而随机的在域值抖动表中取得一个当前随机的域值。至于域值抖动表D的确定方法，可以通过如下的算法实现：

算法4：域值抖动算法

首先我们建立一个[-8，8]的一个域值表F，该表表项的确定，可以根据层次区域中点的前后16个值做随机排列而成。具体如何由表F得到最终的D表，由下面的算法实现：

设定控制点：P1，P2，P3，

每个控制点对应的抖动调整参数：d1，d2，d3

(具体设定的控制点数及相应的取值根据实际测试结果设定)

相应的每个层次的抖动调整参数为：d_j

For(i＝0；i＜256；i++)

　　{

　　    if(i＜P1)

　　        dj＝(0--d1)的插值结果
        <!-- SIPO <DP n="6"> -->
        <dp n="d6"/>
　　else it(P1＜i＜P2)

　　     dj＝(d1-d2)的插值结果

　　else if(P2＜i＜P3)

　　     dj＝(d2-d3)的插值结果

　　}

将得到的d_j值代入下面的公式得到相应层次下的[-8，8]个抖动域值的重新组合表D

for(j＝0；j＜32；j++)

D_ij＝((F_j-层次域中点)X d_j)+层次域中点。

改进措施三：误差扩散系数的各异性

算法1和算法2中的误差扩散系数的设定是一定的，不随灰度层次的改变而改变，而我们在这里提出扩散系数的各异性就是指输入图像像素值与阈值之间的差，作为误差，要向临近的像素点扩散，临近的像素点中，不同位置的点扩散的权重不同。并且不同的误差值，扩散权重的分配方法不同。由于各异性的存在，考虑到实际挂网的效率，因此我们也就不采用传统的12个方向上的扩散，而采用三个方向上的扩散，具体扩散方向参见附图中的图2。

改进措施四：图像像素奇偶行扫描机制

所谓的图像像素奇偶行扫描机制是指在输入图像的处理顺序上采用了正

反向交错进行的方法，例如，第一行数据从左至右逐个像素点进行处理，第二行数据从右向左进行处理，第三行又从左至右，依此类推。其作用是抵消由于水平顺序扫描图象数据引起的误差扩散上的规则性变化，进一步消除一些灰度层次容易出现的规则纹路。具体实现算法如下：

算法5：基于图象奇偶行扫描机制的误差扩散算法假定待挂网的原稿图象N的宽高为w h，本算法将此图象转化为同样尺寸的调频半色调二值图B。

For(i＝0；i＜h；i++)
{

　　if(i％2＝＝0)

　　{//偶数行数据处理

　　For(j＝0；j＜w；j++)

　　{递增扫描每行原图象数据

　　取(i，j)处的图象象素值：p＝Nij；

　　if(p＞127)
        <!-- SIPO <DP n="7"> -->
        <dp n="d7"/>
　　     Bij＝255；

　　else

　　     Bij＝0；

　　计算输入亮度相对于输出亮度的误差：Err＝Nij-Bij；

　　将该误差(Err)分别乘以图3中的扩散滤波器的系数，然后分别与相

　　应位置的原稿图象象素相加，并将结果代替原稿图象相应的象素

　　值；

　　  }

　　}

　　else

　　{奇数行数据处理

　　For(j＝w-1；j＝0；j--)

　　{递减扫描每行原图象数据

　　取(i，j)处的图象象素值：p＝Nij；

　　if(p＞127)

　　   Bij＝255；

　　else

　　   Bij＝0；

　　计算输入亮度相对于输出亮度的误差：Err＝Nij-Bij；

　　将该误差(Err)分别乘以图3中的扩散滤波器的系数，然后分别与相

　　应位置的原稿图象象素相加，并将结果代替原稿图象相应的象素

　　值；

　　  }
   }
}

以上都是针对现有技术所存在的不足而改进和完善得出的新的调频网算法。通过上述改进和优化算法，我们得到了符合预期目标的效果，下面的图例是综合了我们所有的改进算法后所做的二位深度的调频网输出效果，我们采用了线性渐变图挂网的图例来说明，参见附图4。从附图4中可以看出两位深度的调频网经过我们实现的优化算法产生了完美的调频网点，这一点可以与附图2进行对比。

如附图5-附图7所示，这里我们作一例子，假定只作两位成像深度的调频网，参数设置如下：将0到255级的层次区域均分为三个区域R1＝85，R2＝171，则层次区域划分如下：0-85(Rangel)，85-171(Range2)，171-255(Range3)，取各区域中点作为域值抖动基点，则抖动前各层次区域抖动表如下：

假定抖动表大小为[-8，8]

F1＝{45，39，43，38，45，46，41，40，39，44，43，44，40，38，41，46}，

F2＝{126，125，130，129，124，132，127，125，131，130，127，126，129，132，124，131}，

F3＝{215，212，210，211，214，209，216，212，217，210，216，214，215，217，211，209}；

在域值抖动上，我们设定四个控制点，这里我们取0-85这个层次区域，由于均分特性其他区域可作对应即可：P1＝24，P2＝48，P3＝54.P4＝64，相应的抖动调整参数设置为：

区间 Range1抖动系数(d) Range2抖动系数(d) Range3抖动系数(d)

(0，24) 0.438 1.0 0.438

(24，48) 3.8 3.8 3.8

(48，54) 0.438 1.0 0.438

(54，64) 3.8 3.8 3.8

通过上面的参数设定后我们作了不同层次区域内的传统一位调频网和改进后的二位调频网对比的参考图，可以参见附图5，图6，图7。

Claims

1.一种在多位成像深度的设备上进行图像复制的调频挂网方法，包括以下步骤：

4)重复以上步骤，直到原稿图象的所有象素g(m，n)被处理完，最后形成原稿图象的半色调图像；

其特征在于：

(1)域值不是固定的，而是根据输出设备的特性在图像层次取值范围内设定，即采用设定多个阈值的方法实现多位深度的挂网结果；

(2)对设定的域值作随机处理，在每次使用阈值的时候，都加上一个随机数；

(3)将误差向临近的像素点扩散时，不同位置的点扩散的权重不同，并且不同的误差值扩散权重的分配方法也不同；

(4)在对原稿图象的象素g(m，n)进行处理时按照逐行变换方向的顺序处理，即采用了正反向交错进行的处理顺序。

2.如权利要求1所述的一种在多位成像深度的设备上进行图像复制的半色调处理方法，其特征是：阈值的设定是不等分的。

3.如权利要求1所述的一种在多位成像深度的设备上进行图像复制的半色调处理方法，其特征是：在每次使用阈值的时候所加上的随机数个数的范围是[-8 8]。