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文档简介

基于LUT的逆半调方法研究基于LUT的数字图像逆半调方法研究1、误差分散半调：在每个像素点处，先将误差分散核与量化矩阵的卷积累加到当前像素值上，形成其调整值，然后再用与阈值进行处理，产生该像素的半调值，即： . . .其中，为量化误差，为特定的误差分散半调核，为的邻域，它满足 一个典型的如图1所示。2、有序抖动半调：是一种基于块操作的半调算法。设为阶有序抖动矩阵，为具有灰度级的图象，则经有序抖动为半调图象的的数学模型为： 一个典型的有序抖动阵如图2所示。由上述两类典型半调模型中可以看出，一个像素点半调值的产生均与其邻域像素相关。从模式识别的思想出发，选择一定大小和形状的半调邻域，何其对应连续色调邻域，研究并提取出两者之间的结构特征、灰度统计特征，从而形成“半调特征模式”到“连续色调值”之间的模式识别映射表，逆半调问题将迎刃而解。3、从上述思路出发基于模式识别与LUT技术相结合的确算法将分部实施。 选择一定大小的形状的邻域，构成模式识别的模板。 选择对半调图和其连续色调图做为模式识别映射表的训练图集。 用新选模板，对训练图集中的对半调图和其连续色调图进行分块。4、考虑到典型半调抖动阵及误差分散核的形状尺寸，及模式识别映射表对存储空间的要求，本文选择了如图3所示范户模板。 = 其中为欲逆半调处理图素，其他为 的邻域象素。依次提取半调模式结构特征相同的分块，取其对应连续色调分块中位置处连续色调灰度均值，做为该半调模式结构的连续色调映射值，将此模式识别映射表存储为一张LUT表作为逆半调查找表。即： 其中为欲逆半调的象素；的邻域为： ；显然的所有可能不同取值共有个，将中的所有元素按行展开排成一维行向量，则可记为在训练图集中某半调分块的出现概率记为时，则其对应连续色调原图中，对应（即中）位置的连续色调值记为：则当时，模式识别LUT表中的逆半调值即为，当时，模式识别LUT表中的逆半调值采用“最佳线性拟合”方法产生估计值。最佳线性拟合：将所有个构成一个65536*16的矩阵：其中其中的有个，它们构成一个的矩阵，其中此个对应的逆半调估计值构成一个维列向量，其中则存在变换关系： 此变换依最佳线性拟合（最小二乘）的解为：故的，应有个，它们构成的矩阵其中设其
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