掃描半色調圖像去網(wǎng)紋算法研究.pdf

1、隨著數(shù)字多媒體技術與設備的快速發(fā)展，人們對圖像質量的要求越來越高。由于技術、成本等方面的原因，絕大多數(shù)打印、印刷設備無法輸出多灰度級或多彩色的連續(xù)色調，而是采用半色調（Halftoning）技術來得到各種印刷品。但由于人眼的分辨率較低，這種半色調紋理很難被人眼察覺，但是當這些印刷品經(jīng)過掃描得到數(shù)字圖像時，掃描圖像中會出現(xiàn)半色調網(wǎng)紋（Halftone Screen Pattern）。這種半色調網(wǎng)紋不僅嚴重影響了數(shù)字圖像的視覺效果，而且對后

2、續(xù)各種應用帶來很大的不便。因此，如何準確有效地去除掃描圖像中的半色調網(wǎng)紋，成為掃描圖像處理領域一個重要的問題。本文圍繞如何快速有效去除掃描半色調圖像中的半色調網(wǎng)紋問題展開研究。
　　論文介紹了國內外逆半色調算法、去網(wǎng)紋算法研究現(xiàn)狀，并在現(xiàn)有去網(wǎng)紋算法的基礎上，分別提出了基于快速分類的自適應灰度掃描半色調圖像去網(wǎng)紋算法和基于聯(lián)合濾波的彩色掃描半色調圖像去網(wǎng)紋算法。本文的主要研究內容有：
　　1.詳細介紹了半色調掃描圖像的成像過

3、程，并對半色調網(wǎng)紋的成因進行深入分析，通過對打印和掃描的步驟詳細剖析，建立一種適用于不同印刷、掃描設備的掃描半色調圖像成像模型。
　　2.針對灰度掃描半色調圖像，為了使不同來源的掃描圖像都盡可能恢復出到高質量的連續(xù)色調圖像，本文提出了一種基于快速分類的灰度掃描半色調圖像去網(wǎng)紋算法。該算法利用局部二值模式特征（Local Binary Pattern，LBP）和基于極限學習機（Extreme Learning Machine，ELM

4、）的分類器，估計輸入掃描半色調圖像的印刷和掃描設備信息，然后根據(jù)估計出的設備信息自適應選取后續(xù)去網(wǎng)紋操作的參數(shù)。在真實掃描圖像數(shù)據(jù)集上的實驗表明該算法能夠很好的估計輸入掃描半色調圖像的設備信息，而且由后續(xù)的去網(wǎng)紋操作恢復出的連續(xù)色調圖像能夠獲得令人滿意的視覺效果，整個算法的運算復雜度低，能在現(xiàn)實生活中快速應用。
　　3.針對彩色掃描半色調圖像，本文提出了一種基于聯(lián)合濾波的去網(wǎng)紋算法。該方法利用相對全變分算子（Relative To