（计算机系统结构专业论文）误差分散类逆半调技术.pdf

摘要 图绿的逆半调技术在许多典型的图象处理过程中有极大的实用价值。论文分 析了半调过程和逆半调的发展与现状。研究了现有误差分散类逆半调算法的原理 与技术。介绍了解决误差分散类逆半调消噪的常用方法。提出了边缘增强算法， 从频域角度给出理论依据，针对半调噪声的特点，对图象低频区和高频区进行了 不同的处理，较好解决了逆半调图边缘模糊的不足，峰值信噪比( p s n r ) 也较现 有算法高，实验分析结果以图示方式给出。在算法复杂度、收敛性和误差分散核 对算法的影响方面，论文对所述算法做了全面的分析和比较。针对纸制地图电子 化的应用需求，丌发应用软件支持所述算法对误差分散图象的逆半调处理。 关键词图象恢复 峰值信噪比 逆半调误差分散 小波变换 a b s t r a c t i n v e r s eh a l f l o n i n gp l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nm a n yf i e l d so f i m a g ep r o c e s s i n g i n t h et h e s i s ，t h e d e v e l o p m e n ta n da c t u a l i t yo ft e c h n o l o g yo fh a l f l o n i n ga n di n v e r s e h a l f i o n i n g a r e a n a l y z e d ，t h et h e o r ya n dt h et e c h n o l o g yo fi n v e r s e h a l f l o n i n g o f e r r o r d i f f u s e di m a g e sa r er e s e a r c h e d ，t h ea v a i l a b l em e t h o d st od e n o i s et h ee r r o r d i f f u s e d i m a g e s a r ei n t r o d u c e d a n e n h a n c i n g - e d g e i n v e r s e h a l f t o n i n g i s p r o p o s e d ，w h i c h p r o c e s s e st h el o w p a s si m a g ea n dt h eh i g h p a s si m a g e sr e s p e c t i v e l ys oa st ow e l lr e s o l v e t h ep r o b l e mo f e d g eb l u lt h ep s n r ( p e a ks i g n a ln o i s er a t i o 、o ft h er e s u l t i n gi m a g ei s h i g h e r t h a nt h a to ft h ea v a i l a b l ea l g o r i t h m s t h et h e o r e t i cf u n d a t i o ni sg i v e ni nt h el i g h t o ft h ef r e q u e n c yd o m a i na n dt h er e s u l t i n gi m a g e sa n dr e l a t e dd a t a sa r ei l l u s t r a t e d a l l m e n t i o n e d a l g o r i t h m sa r er o u n d l yc o m p a r e da n da n a l y s e di nt h ea s p e c t so fc o m p l e x i t y ， c o n v e r g e n c ea n de f f e c t o ft h ee r r o rd i f f u s i o nk e r n e l t y p e s t os a r i s f y t h en e e do f e l e c t r i f y i n gp a p e rm a p ，a na p p l i c a t i o ns o f t w a r e i s d e v e l o p e d w h i c hs u p p o r t st h e f u n c t i o n so fi n v e r s eh a l f t o n i n go fa l lm e n t i o n e d a l g o r i t h m s k e y w o r d ：i m a g e r e s t o r a t i o n p s n r i n v e r s eh a l f t o n i n ge r r o rd i f f u s i o n w a v e l e tt r a n s f o r m 创新性声明 p 的裾鲤 本人声嘲掰璺交的 八文足我个人在导师疆孽f 点氇行的研究工作及墩搿瓣研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，沦文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果：也不包含为获得西安电子科技大学或 其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我矧工作的嗣志刈本研究所做 筑疰餐贡献筠懑在论文中缓了鹗确翡漫翳著表示了落懋。 本人签名：挞堕叠f i 期：，。珥l 型。日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电予雾 放大学有关傈密和使用学位沦文的规定，e 队研究生 在羧玫读学锭麓瓣论文王体瓣翘；= 尹投攀位矮瑶安泡予辩鼓_ 犬学。誊人保囊皆l t 离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学 校有权保留邀燮论文的复印件，允许查阅和借阋论文；学校可以公稚论文的全部 或洲分内容，可以允许采刖膨印、 在筋密后遵守此娥定) 本人躲煎坠萄 导师签名 缩印、或其他复制手段保存沧义。( 保晰的沦文 r 鲻：。口。3 4 - l s l j ? 蘧 第一章绪论 第一章绪论 1 1引言 数字半调技术( d i g i t a lh a l f t o n i n g ) 是一类将连续色调图象变换为等感观半色调 图象( 通常为二值图象) 的技术。“h a l f t o n e ”一词的汉语意思即为“半调”，通 常意义上我们可以理解为：用二值灰度来实现更多的灰度级。它利用了人眼视觉 系统的低通特性。 半调技术最早被应用于绘制丝织图案。近代的半调技术由s t e p h e nh a r g o 于 1 8 8 5 年发现，经历了两个发展阶段：照相半调阶段和数字半调阶段i l 。照相半调 阶段是利用光学性质在严格两级灰度的显示介质上( 如白纸和墨水) 产生范围较 宽的灰度级这种技术与介质关系较大，效果不甚理想。数字半调阶段也被称为 空间抖动( s p a t i a ld i t h e r i n g ) 4 1 阶段。它的基本原理是充分利用人的视觉特性：【7 】f 8 】 9 】 人眼所感知的被测物体的颜色与该物体同观察者距离有关，例如由红，绿点组成 的图象，当观察距离超过一定时，人所感知到的是它们的混合色：黄褐色【i l i 。目 前该项技术被广泛用于连续色调图象的印刷、打印和显示，以降低再现成本，提 高再现质量【11 o 数字半调过程可被解释为一种噪声源，它将噪声引入连续色调图象，使输出 图象可取二值性数值。目前常用的数字半调方法主要有两类，一是有序抖动( o r d e r d i t h e r ) ，二是误差分散( e r r o r d i f f u s i o n ) 。这两类方法的差别既表现在处理结构上， 也表现在其产生的二进制图象的频率特性上。经有序抖动产生的半色调图象由于 有序抖动阵的周期性，其频谱呈现出很强的离散分布性；而经误差分散产生的半 色调图象的频谱无很强的周期分量，且图象各局部的谱能量从低频到高频逐步增 强 4 1 。 1 2 逆半调技术的重要性 由半色调图象重构连续色调图象为逆半调( i n v e r s eh a l f t o n i n g ) 。在印刷打印 彩色扫描输入、传真、部分网上查询等应用中，人们只能获得半色调图象，此时， 如需对图象进行识别、压缩、增强、放缩等处理，或针对其它再现设备重新半调， 必须首先进行逆半调【1 2 】。 对逆半调的研究始于九十年代。针对有序抖动图象，学术界已给出了一些算 法，这些方法全在频域运算1 1 3 】q 1 6 】；对误差分散类图象，有滤波、最大后验概率估 计的方法【l l 【2 】1 1 7 】【1 8 1 。 2 谈麓努鼗粪避睾满技寒 逆拳调技零懿骚究黧建熏零警强慕凝实嚣黉求潦寄竣夫蓑爨。鞋下蔻耱繁嚣 需要对图象进行逆半调处理： ，在缳裁缝瓣毫予织豹过黎孛，嚣蘩黠按撵输天蟪鬻遵孬邀睾落楚璃 在一些典澄豹强魏处理避糅，铡翔镆诧、救缭、校色、糍不同拳调方法之 越堙互转溪、鏊糖蓬象楚蘧等等方嚣 湖屏技术( r e s c e e n i n g ) 也必须凝用连续敬度的原始匿象 - 一个鬟穆靛凌度簿象还斑骥爝终懿缓谈躜过禚( h i g h - l e v e lc o n g n i f i o n p r o c e d u r e ) 的输入i 2 j 巍半瀵鼙溅罴较瓣予数字痿救蓑绞穗，螫矮对其中熬嚣象袁遘褥遴誓瀵， ；强鼹鞫攒麓邑调鹭蒙透稽数掇嚣臻瓣，努矮输入连续调整象瑟弼 在上述废越缀壤，瓣餮象避嚣邀拳灞处理是必苓霹少翡繇繁。簧求避拳瑗辫 与原图尽可能楣能，而麒图象绷带损失达到最小。 嘻。3 论文主要忑佟 錾豢麓避举潢装零瓷诲多煲鍪鹣嚣象楚霪避器串寒壤大戆安题臻篷。爨溪麓 逆半调技术就总体研究状况和水平糯富。上述研究具肖以下特点： ( ) 謦滚舞辩获囊嚣象； ( 2 ) 各柯特色，但尚无明鼹好的方法埘，在图蒙的清晰发湘p s n r 傻方僦都 鸯蒋竣避； ( 3 ) 戒莱皋簿劐骞效应爱，翔p h o t o s h o p 镣圈象鲶壤软馋潞不支持遂举灞； ( 莲寒照嚣涎富裰关磺变成莱熬发袭。 针对上述阍燧，在分析误麓分散类逆半调原理的麟妣上，雄文所徽正作坐嚣 饔潋下a 令蠢爨； ( 1 ) 分攒了误差分散类拳调遐程鞠逆半调的发糕越淡状。研究了璇肖误麓矜 羧类遵拳诿鹣藩壤与搜索； ( 2 ) 介绍了解决谖燕分散裁逆学调消噪的常用方法； 3 ) 设计羚露爨逸缘增强递麓皇诞冀法，扶羧壤燕蹙綮爨算法匏瑾论锻器，并 捌出了实验分析绪果： 2 7 2 可见输出是一个二值图象。当前象素点的量化误差e 。由下式得到： = u j 厂m 。j 式( 2 1 - 4 ) 将p 。存储到量化误差矩阵中，以供其右、下方的点使用。 对于大多数实际的误差分散系统州口1 1 ，误差分散核系数钆。满足 女j o ；玩，= 1 式( 2 1 5 ) ( i t ) e s 最常用的误差分散滤波器的形式如图2 3 ( a ) 所示的f l o y d s t e i n b e r g 误差分散 核。它的优点是当在一定距离观察图象时，该滤波器形成的半调误差不明显。基 本上，半调误差的谱能量集中在高频段，由于人眼的低通滤波特性，半调误差高 频信息被滤去，人眼对其不敏感。所以较好达到半调豹目的，半调质量高。 2 1 4 典型误差分散类半调技术 大多误差分散半调方法的主体思想基本一致，不同之处只在于它们使用不同 的误差分散核。【4 1 ， 2 0 】， 3 0 】介绍了许多扫描方式下的核和变化，误差分散问题也 因此而为人们所了解。常用的误差分散核有：f l o y d - s t e i n b e r g ，s t u c k i ，b u r k e r s ，s i e r r a ， j a r r i s - j u d i c e - n i a k e 和s t e v e n s o n 。图2 3 给出这些误差分散核的形式。图中只给出 系数，在使用时需要乘以一个归一化系数，例如，f l o y d - s t e i b e r g 核的归一化系数 为1 1 6 。从形式上看，前五种滤波器是设计成矩形的，而最后一个是类似六边形 的【4 1 。 附录a 给出各个误差分散核对5 1 2 5 1 2 的l e n n a 图进行半调的效果图。( 由 于本文只研究误差分散类技术，不考虑图象的分色技术，因此实验是直接针对图 象的r g b 模型进行半调和逆半调处理) 从中可看到原本连续色调的图象变成了等 感观的二值图象。其中的虫型纹理也可清晰看到，这是由于误差分散算法将每 点的误差向右、下方分散而生成的。 8 误差分教类莲半调技术 z7 35l ( a ) f l o y d s t e i n b e r g x84 2 48 4 2 秘) b u r k e 瑙 x84 2 4 8 4 2 l242l ( c ) s t u c k i 3 2 x53x751 22 63 0 2 4542 357 5 3 1 22 61 2 2323 5 3l51 21 2 ( d ) s i e r r a ( e ) j a r r l s 4 u d i c e - n i a k e ( f ) s t e v e n s o n 翻2 3 常削误蘩分散棱( 其中x 表示要处理的象素点) 2 。2 ，1 逆拳调技零努类 2 。2 误差努救类邀拳调技术 1 6 5 针对现有的半讽输入数据，选择邋会的逆拳调方法，可以楚他处撰过程。因 此对逆半调技术进行分撵具有慧要意义。 2 2 1 1 线性隽法l i n e a rm e t h o d s ) 在图象恢复处理中，使用线性操 乍的方法称之为线性方法。例如空闯域的卷 积操作、重采祥、和鸯德等方法都满予线性搡作。线性方法通常操律简单，而 有很好的数学属性。 22 1 2 非线性方法( n o n 1 i n e a rm e t h o d s ) 在灏象滚笺处理中，捷臻毒# 线经撩佟麓所窍方法列骰 隧驽饿方法。键蟊後耀 神经网络，统计的方法戚预参数估计( a d v a n c e dp a r a m e t e re s t i m a t i o n ) 等的方法。 在误差分散半调中，经鬻瘸裂统诗方法鞫羲参数 鑫诗法。 2 2 1 3 正交方法( o r t h o g r a p h i cm e t h o d s ) 如果一幅半调图象的坐标与其原始连续色调图象的垒i 皇标完念相符，则称这副 半调匿浆是正交黔。这波明半诞图象没毒蔹旋枣睾、放续、德簇竣受裂蠓声于撬。 也就是半调图象没有离开过计算机，落则这些膈性则不能被满足。要求输入半涧 图象是匿交霉象的方法霉丞作正交方法。零文鼹讨论豹误差分敖炎逆半调方法要求 输入币交半调圈，所以楚正交方法。 第：耄琢理与按寒 9 2 。2 ，1 。4 菲正交方法( n o n - o r t h o g r a p h i cm e 如o d s ) 非雁交方法不要求输入正交半调图象。需骤输入的图象可能是扫描的或是已 打印竣，滚类方法多爝予据捶半调灏象。 2 。2 1 ，5 假设半谲方法( p r e s u m e dh a l f t o n i n gm e t h o d s ) 对逆串调方法进行分类的一个爨要方面是确定要恢复的豳象是用哪种半调方 法生藏，辩瑕没半调方法。这秘方法在调堰援嬲按零孛应震广泛，茏箕楚谈蒺分 散半调图象的恢复。它要求假设或估计误差分散核的类型，以达到更高的逆半调 质量。 2 。2 。2 溪差分教类邀举渭技拳 既然传统闽值半调过程包宙阑值化操作，将高频能量引入图象。那么逆过程 必须鸯嫠耱诋逶滤波效果。匿象中瓣半诞点必须被除去。可以薅见秽线谯秘l 线 性方法，泉瓣决逆半调翘殛。毽遮麓滋半键方法定包含某静低逶滤波邋耧。函此， 对于那些原始图中不受频率限制的信息，在逆举调处理中必须要充分提取釉保留， 才能达副好的逆半调质鬣。 塞予半调过程楚多对一映射，鄹么逆半遴避程裁没有唯一簿，鄹一溪半调鼙 可得到多种不间的逆半调效果麟，遗是一种不避定问题0 2 1 f 3 3 j ( i 1 1 p o s e dp r o b l e m ) 。 因此掇离逆半调质量的关键是剩粥半调图中掰巍可用信息来羧复图象。 襞然误差分教半谰霹解释为将褰频能量孳| 入圈象的过程。在空翔城内，英特 点是程每一个象素熹，将半调瑟豹篷鞠滠篷翡谈羞，分教委麓象静毒、”f 方。两 在频域内，则是将半调高频噪声犬黛引入图象的高频段。图2 4 ( a ) 和( b ) 中给 出了5 1 2 x 5 1 2 的l e n n a 真彩色原始隰象和其f l o y d ，s t e i n b e r g 半调匿中某5 0 5 0 图象 嚣域瓣频域示意鎏。黼2 4 ( a ) 串懿淼始嚣嚣瑙麓频区域平涛；攀诞溷2 。4 ( 秘豹高频 区域弓| 入了太羹噪声。这说明半调过程是弓| 入噪声的过程。 ( a ) 原图( b ) f l o y d - s t e i n b e r g 半调幽 凝2 4 | e n n a 额竣零蠹避 1 0 误差努数类遵半满技寒 既然半调过程将噪声弓l 入鼹图的燕频区域，逆半濑癯烽弓l 入的半调噪声从赢 频区域中去除。去嗓可通过低通滤波处理，但用该方法往往会使图象原有的高频 细节成分被一越滤去，使逆半调图边缘模糊，裁明显降低了逆半调质量。因为半 调图中，图象边缘高频段往往和半调噪声高频段有重叠，这样农低通滤波的过程 r p + 如果滤波嚣闽值设的太低以至于多数的半调噪声和大量图象细节一起被滤去， 图象会模襁；如果滤波器阈值设的太高，那么舔半调过程中产生得噪声剐无法滤 去，重建就没有达到理想的效果。 2 2 3 误差分散类逆半调解决方案 当自u 在误藏分散类逆半调这一领域，已经商一些研究，所用方法备有不嗣， 主要包挺四类：低通滤波法、最大后验概率估计( m a p ) 法、小波变换法和误差 分散核估计法。 2 ，2 1 3 。l 低透滤波 f 如前面介绍的。误差分散半调技术是种调频半调( f m ) ，引入的噪声主 要集中在图象的高频区域。因戴，逆睾调技术静核心怒簧清除阉象中的半调噪声， 消除高频半调噪声最直接、最简单的方法是对图象进行低通滤波处理，如图2 5 所 示。 鞫2 , 5 翊祗逶滤波法遗 詈遂半涌 尽繁 聂遂滤波法能够有效去除大爨蛇半诫噪声，德宅撰失了霪象巾大量边缘 细节，蕊逆半调图与原图相比，很模糊，因此，该方法的图象恢复质鬣低。 低逐滤波淡显然燕一争争线性方法，也是一糖通用熬去除图象噪声跳方法。埝 入半调豳象可以是正交的，也w 以是受蕻它噪声干扰的非正交阉。 2 l ，3 2 最大器验概率继诗裂a 矜 从信号处理角度讲，逆半调过程是一个估锻过程【l l 只能从半调隧求出原网的 一个近 以的估计。这蘧一个一对多韵映射关系，处理缩采也不难一，怒一种不适 定问题。 最大焉验概率 鑫计( m a x i m u m a p o s t e r i o rp r o b a b i l i t y e s t i m a t i o n ) 遣统计学中的 一个重耍理论，在实际应用领域是解决问题强有力的工具。对于逆半调估值过程， m a p 撵供了缀好的话德翔断袄据。霞2 6 给密用m a p 送行逶半调静示意图。 一 第二章原理与技术 图2 6 m a p 估计不意图 由于逆半调是一个一对多的映射过程，因此逆半调估计图将构成一个集合。 在众多估计图中用m a p 估计法，以半调图y 为前提条件，找到最符合条件的逆半 调估计图! ，详细的算法描述将在3 2 节介绍。 由于最大后验概率估计法是一种统计方法，因此它是一种非线性方法。 2 2 3 3 小波变换 众所周知，小波正变换能够将原始信号分解为近似信号和细节信号。近似信 号实际是对原始信号进行低通滤波的结果，而细节信号则是高通滤波的结果。相 反，小波逆变换可将近似信号和细节信号合成新的信号。 既然小波变换是一种分离或合并信号低频信息和高频信息的有效工具，故如 图2 7 所示，用小波变换提取半调图的细节信号和近似信号，对细节信号进行去噪 等处理，对近似信号进行保边缘等处理，再用小波逆变换合成一幅逆半调图，这 也是逆半调的一种有效方法。 图2 7 小波变换法逆半调示意图 2 2 3 4 误差分散核估计法 图 由2 1 3 的半调技术内容可知，半调图可能是用不同的误差分散核得到。通常 情况下，不能确定现有的误差分散类半调图是由哪种误差分散核处理生成，如果 用某种方法能够确定误差分散核的类型，则使处理过程多了一个已知条件，这是 非常有利的。 在逆半调处理过程中通常先使用误差分散核估计法得到估计核，再用最大后 验概率估计法得到逆半调图，如图2 8 所示。 1 2 误嫠分散类逆半调技术 型2 8 误麓分数核估计法逆? p 褫示意幽 其中，是假设的逆半调图，通常是用低邋滤波等方法得到初始图，h 是估 计核，y 是鼹h 对避行误差分散半调懿结果，熏暴y 与输入半调图y 裙阍，谩 明：7 经过警鼙鼍就是y ，那么z 繇蹙y 豹逆半诱阉：翔莱y 与竣入半调嚣y 不镧同， 则要继续循环进行下轮估计，巍剁y 与输入半调胬y 相同必上乏。 核估计方法是一种假设半调法，赢接估计谈麓分散核类型。 第三章臻弩误蓑癸数类莲半调舞法 第三章瑗褥溪蒺分散类避攀调算法 瓢滚渡平辫算法 凑予对躞蒙避行单建低遽滤淤会使葱象撰攒赫鼹下残余噪声，爨她f 埔个 通道，如图3 1 所示，露使用了低邋滤波器韵彩重邋潞和非线健统计平滑酌疗法， r 迄。) 袭示对先羞进行低逶滤波葺鼙缝计平辫，赐强) 袭示该避瑶，熬个缝计乎潺 方法燕瓣半溺溪避嚣k 敬f ) 鲶爨簸瑟爨进嚣次悠道滤渡，褒褥甍遂拳溺懿获疫 鼹象。 蕊3 1 臻游溅等精法遗露遵孥疆瓣涨蕊登 算法中使耀骢低邋滤波器鼹鞲遁滤波器，遮榉做鼹为了避巍图象j 披予模糊。 秀多 羝逶滤渡嚣夔勇一巾箨惹蕊灌滁霉缓鼗凌诗琴潜邋程产璧不幕骜翁舞颧戴 分。 # 线魏缀诗乎滢趱柽虿跌瓣遴失：薄予繇一个黎豢嚣缄蠢费，墩它滟个舔 域r 。谯邻城内。计算缳素的榉均值触，和剡画该邻域内象豢区域炎化量的v 。 嚣蔼套鲶漱一个餐子) 。然露爝蔑燕鞲j y 麓j 秘黪j 书芦节。诗舞孛心藩豢点魏毽， 这里虿辍调熬y 匈) 使输出磐黝缝暴。孛心象爨靛馕霹按照戳下公式来求褥： y ； 鞣。+ y v f j 鹾霉： 弘皤每箩v 曦。i 一警i 碡x 0 4 t d 魄 一? v t 。| 蟛 o t h e r w i s e 上蹙拯“o l d ”袭“建e w ”分裂攫港怒3 t 串通路麴镣蒎毁诗平滢之髓鞍之翁懿 象素餐。遮一过程奁簿嫠争强黎戆每令象素德添麓帮蒸复一边。 一个溅霪送域变建程度煎强。的铡子是：采样辫僚瓣l 舟次幂， = 赫；裂哨r 谈麓分数类逆半调技术 其中：轳南善 l ai i 指集合a 的元素个数。张特殊情况下，r = 2 相当子夜邻域键+ ，内蒙索的 采撵编离稷痰。 式( 3 。l - 1 ) 楚指只脊巍象素值从统诗意义上逡远豹偏离了邻域的采样警溺 蠡，才 需要调整。注意麒，和v ，是随邻域彼鬣的变化而变化，因此这一统计平滑过程是 严格按照区域统计来执行的。当邻域藩到图象背荣区域内时，v 。，值小；程缀象边 界上时，v 。，值大。这裁意味着当接遗边界对象豢值谪整鹣箍瘦小，当处予甏景区 域时象豢的调整幅度大。总之这一算法对图象提供了一个平滑操作而没有馒图象 模糊。 算法测试表鞠：麴聚y 太小，缀容荔使孛心象紊戆蘧越_ 遭瓣傻，这撵在处疆圈 象过程中将要更频繁地调整象索德。敝得出结论：希望用较小的y 得到较光滑的输 出图象。当y = 0 时，由斌( 3 1 1 ) 得到簸光滑的结果，也就是简单地用窗口中象索的 栗搀稳壤代蘩每一步孛一盘蒙素瓣壤。这撵鲮诗警潜魏变成了薅一个有委弦频搴暖 应熬滤波器的篱擎低遵滤渡过程。一般趣，式( 3 1 1 ) 是个 线性搡释。 既然y 是控制光滑程度的，那么在图3 1 的初始阶段中，被能计灰度图象的最不 光滑处应设鼹小的，值；当结栗传输出时，灰度黼黎渐渐变得光滑，这样可以增加 y 戆毽，以签可能篌耋建瑟蒙不搂獭。f l 】据窭，在实验孛瘸了咒耱标礁灏试嚣， 发现设错初试值和最终值分别为o 。2 5 和l 对褥列最好的效果。也就是程每次循环 中，给y 赋不同的值，在簸初阶段y = o 。2 5 ，再沿备除段线性增加蠢到在妒阶段y = l 。 该算法的避半调效果蚕鼹隧录d 3 。 3 2 最大后验概率估计法 最大磊验撩率 鑫谤是癸靖焱继谤辫l 煞一秘鬻瘸戆方法，就是取经麓验密度邈 数( 或檄搴函数) 达到爨大豹参数毽佟为参数熬髂计氆。 3 2 1 - b 尔可夫随机场一最大艏除擞攀f 占计法( m r f m a p ) 3 2 i 强奸斯绩计和隧杭匿象搂黧亿( b a y e s i a ne s t i m a t i o n a n d s t o c h a s t i ci m a g em o d e l i n g ) r o b e r t 予1 9 9 7 年掇蹬用最大麓虢攘率估冀( m a x i m u map o s t e r i o r i ( m a p ) ) 技 术遂季亍遵半调陵为了筑邑知数二蕊黧象岁，诗冀懑窝分辨率爨象：豹 蠡诗。潜m a p 估计，估计图象为： 扣a r g m ，a z x l ( z 第三津糕褰谈莲势簸粪邀举灞黎法 箕枣，渊芦楚霹数概率溅激，z 蹩霞煮醋黎瀚爨舍。滚溱羧交撅攀鞠德弦螽 识可化黼为： 。= a r g r a = 。i n - l o g p r ( y z ) 一i o g p r ( 。) 式3 2 - 2 ) 瓣魏，巍了诗葵m a p 襞计，必绠囊义象释羧零密凌p 蝮岁；。密禳攀辫波豫2 。 漩二、辩融黢( 弹为一令半满避淫) ，藏霹p r ( y t z ) 爵幽下式褥蕊： 蚓母 嚣怒 为了模拟图象，用h u b e r - m a r k o v 随机场f 秘料： 嘲= 嘉一妄莩莩扣习 其中，h 趋个橼凇化常髓，4 怒一个密廉的“温度”参数( 柱本文其它处， z 仍表永狄凝缀) 。h u b e r 极小他擞犬鼹数岛) 越姆阏僮t 霄茨躲典漪幽壳性、 二次方糖1 3 5 辩蝣秘运数。璐瓣热巍爨注意舞羲t 辫姆壤搴寮痰瘸予m a p 簿法孛 霹，嚣器搜懑爨空震簸枣毽。舞潦嚣潦；。；褒蕊德鬻瀑蘧蠛鬟鞍枣瓣魏，瑟亵不 连续区域蠢较大静毽， 蕹过岛0 静隆霹，就鬃势了藤辫象鹃缨繁区域。 粥滚姥模型产生鸯稷最，l 、能阀趱，可鞋弱獬a p 馋诗法，遮簸产撒了黼象估计 匏愚慧。黼袋( 3 2 - 2 ) 审豹m a p 铬诗，式( 3 2 3 ) 审熬条 牟穰搴密液鞘式( 3 2 4 ) 的图裂模戏，m a p 谊计可由下式计算： 耋；a 褥骥柱军莩塞趣蜮甜砖 其中，护是所材w 能解执以上问题的图熬撩岔，例如# 君= z ：y - 露( ；) 蝥0 。l + 2m r f - m a p 雾滚 辩予袋( 3 2 - 5 ) 枣瓣表达裁设： 、。 | 愈淑n - - x 砖+ 瓯。 l 舭毋 缀磷鼹，n z ，硝怒关于扶成缎潮豫z 和门双黪数r 韵遴数。 冀法蛉憝惩是在式( 3 0 。5 ) m a p 蘩嚣黎式( 。2 - 8 ) 戆终蘩条 譬下，澄拣囊舂 寓爱羹谰黎旗诗鬟象，囊魏遮裁簸赣襞诗主鸯波。 y = ( z ) 误麓黪毅粪遂拳灞技术 蕙瓣，竣鬣蒙大枣受黟x h ，稿媲躐黎遣羹誊蠢驴璐蠢黟嚣缝瓣瓣澎餐) ， y 为二值圈歙的向量( h 娥的删向爨) ，经斌n 次调整之届，向量为o 。初 始图形必矮满足强制约柬聚 牛。对2 ( 0 ) ，设为单僚俄闼像： 口一知鼗 3 2 9 ) 渡式瀵避邋鬻g 凌秉慕蕊( 3 釜媾。 要谯镣状溺整中更辩圈器渤鼹# 懈，藏要在特意懿方愆蠢阱撬行一步调糕嫌佟。 透誊选撵鹱骞渤，d ”= 蓉。= v f l z ，t 】，放式 3 2 * s ) 疑该方蠢琵爨式( 3 。2 ，7 ) 取最小後的方向。调整酾形式鲰下： 菩；t ”) 掣2 ”+ 疆柚d ”裁( 3 2 - 1 0 ) = “楚麓凳+ 1 ) 淡诿整辩菩熬雯藜蓬，霭蹙繁穗 肆莰表瓷方蠹砖上诿蘩蕊 镬囊。对予快速绶敛，g 诤螫慧械蕊，窀蹙赣着灞数酶黛弱最枣篷鲶一个激大多长。 在d ”“方向上进行最大幅糜的调髅就使函数在该方向上向最小能遇避，即： 寤。黼蝣m i n n i z ”+ 搿姆壤如 t j 式( 3 2 - t t 蒋等式翥边逡符美予g 8 懿t a y l o r 毅蒙遥戳溪帮；瓣褥塞； 矽4 = a 毽嗽 雌砷j ，r 搿和啦辩， 菇瓣+ 毒舒曲3 矽9 警渤”，r 器 畿3 善l 耄) 襞捷式3 ，2 t t 2 ) 孛 蠹翡黟壤我蘧最枣，粼辩将该多瑷蔑瓣露秘臻静势簿予 零，整理樽刹e * 篙器 v 2 蕊羧觜控斯黧子。在每次调整中，步饫群秘泠漪了在每一蒙索沿茁雌方禽 的最大调憋燃，这就像诞了用有隈次循环计算泉懿成全局收敛的过程。 在诗簿申蠢哥襞蠹魏蘧趣灏澄瓣藏；爨絮：z + 譬z 。这裁蠢爨瑟斑义个 竣彩交鼗芝将越逡终慕空蠢麴毯投黪弱终衷室瓣上。袋彩嚣数夔定义锻觳予警 酒篓法餐黟蕊。霹误蓑势敬睾满爨浚，投影漂终霆义簸海： , 1 1 2 ，扩辩d 。l a n d z + 。0 t * 巾趣女一， 毫s 。 2 ) ( i ，) 为误差分散扫描方向的第一个点。 3 效聚已戮墨象魏最爱一个象素，裂缝窳。 4 ) 霹盏，弧行误蓑分散懿一步 5 ) 如聚强，= 熟羲进令象豢，执行3 舅 6 ) 调按融7 到或； 7 ) n = n + l ，箭进一个象豢，执行3 ) 。 在算法中，强设误差分散梭的s 已翔。由于实际中浆大多数误麓分散嫉肖4 一1 2 个系数 2 0 1 1 3 n ，在算法麓菝蟹孛婺鬻辩登要定义域大静s 。 器溺试误差分散核估计瓣法的效粟，首先将它款逆半调阍返串分璃出来。换 句话说，使用原始获度图象鞠冀误蓑分散版作为误燕分散核估计算法的输入。表 3 1 绘出了对p e p p e r s 和l e n a 瀚避孝子估值的结果，傲们静龚嶷误差分散核是f l o y d s t e i n b e r g 核。献表3 、l 可以溪剿对图象进行两次处理恁估值积真实使鼹鼹接近。而 豆蘩一次酾第二凌获系蘩蓑箍l 不大。尽营谟差分数遵程零秀是纂线魏魏，毽误差 分散核 舂计和真实德的差裂很小，只偏离真实馕鹣o 0 3 。 表3 1 对p e p p e r s 翔l e n a 图进行的误溅分散核估计结果 估计梭繁数 | 鬻象名髂诗次数 妒，lg t ，1g l ，0g l , - 1 l0 , 4 6 4 3o ，9 2 7o 3 辞40 。1 8 8 1 l p e p p e 捧 20 4 s 3 30 0 4 5 鬣0 ，3 1 2 譬。1 8 8 8 30 4 5 4 50 ，0 4 4 0 2o 3 t 3 00 1 8 8 5 l0 4 4 9 90 0 3 4 4 60 3 2 5 10 1 9 0 5 l e n a20 4 3 9 4 0 ，0 3 6 7 30 3 3 3 0o 1 9 0 9 30 。4 3 7 80 7 9 10 。3 3 3 40 + 1 9 真实核系数 0 4 3 7 50 0 6 2 5o 3 1 2 50 1 8 7 5 谈麓努鼗类逆拳蠲技术 第四章边缘增强逆半调算法 辩。 逆拳谚算法思想 既然半调过程将噪声引入原图的高频区域，逆半调应将引入的半谰噪声从高 蓼委逐域中去豫。去臻可遁过低潦滤波鲶理，毽滔该方法往 圭会经图象鞭露麓嵩频 细节成分被一起滤去，使逆半调湖边缘变模糊，明显降低了逆半调质激。因为半 溃霪申，溪鬟边缘蔫鞭毅裴往葶珏拳诞噪声褰籁段毫羹叠，这榉在蘸逶滤浚翡遵茬 中，蟊鬃滤波器瓣值设的太低戳熏予多数懿半调啜声帮大量赘蘩细节一怒被滤去， 图象会变褥骥糕；翔果滤波器阑德设豹太裹，那么舔半调过程巾产生豹噪声燕无 法滤去，重建就没有达到理想的效果。 虽然 羲遴滤波不g 达到理憋豹邀拳调效栗，毽教攥毅低凝僖惠方甏怒缑鸯效 豹。因此，本算法藏然袋溺诋邀滤波法来提取翔象豹低频信惠，但同时逐嗣小波 分簿法撬取赢频边缘镶爨，并鼹其避符去半诿噪声秘边缘增强娃理，锻获褥戳谯 通滤波而丢失的边缘信息。 4 。2 4 凝透 4 2 小波技术概述 警为8 0 颦代寒麓痰瑷黪辩频分耩工兵，夺波交捺猩鍪像处理豹领域攫获德了 广泛的应用。例如，与传统d c t 编码榴比，小波零树编码方案【3 8 1 1 3 9 1 骶巍服了方块 效应，又在祗比特率下缝够获褥较好的图像圭鼹震爨，潦导致赣匏j p e g 2