高端瓷砖对图案精度要求非常高,一般通过工业3D打印机在瓷砖毛坯上打印图案再烧制完成。工业3D打印机有6～12个通道,每个颜色喷头有4个量化级别。将标准图像格式的瓷砖设计图分成打印机对应的6～12个通道,得到分色图（256个量化级别）,再将分色图转换为颜色喷头所需的多级半色调图（4个量化级别）,这个过程被称为半色调过程。据调查,分色和多级半色调图生成技术及其系统基本都是国外控制,因此,这类关键技术给系统升级和多功能整合带来不可控因素,限制国内相关技术的发展。此外,瓷砖半色调图被盗会给瓷砖厂带来不可估量的经济损失,对瓷砖半色调图版权保护势在必行。上述问题国内研究较少,本人通过参与导师的基于信息隐藏的瓷砖溯源研究课题,提出了基于改进的U-Net和误差扩散的瓷砖多级半色调图生成算法、基于分色图反向模型的瓷砖纹理复杂度分类算法和基于瓷砖纹理复杂度的多级半色调图水印算法,实验结果在广东东鹏瓷砖厂（清远基地）实际打样测试得到有效验证。本文的主要研究工作如下:（1）针对瓷砖设计图打印高保真和高精度的需求,提出基于改进的U-Net和误差扩散的瓷砖多级半色调图生成算法。首先,为了解决瓷砖图数据不均衡导致模型训练出现不收敛的问题,选择用U-Net网络对自建的风景图数据集进行预训练,并对网络的输入输出大小、损失函数、激活函数等进行改进,使其适用于瓷砖多级半色调图的预测。然后,将训练好的模型迁移到瓷砖图数据集上,对瓷砖半色调图进行分块预测,得到连续色调过渡图分块集。接着,对每个过渡图分块进行拼缝处理,拼接成完整的连续色调过渡图。最后,对连续色调过渡图利用改进的误差扩散法生成瓷砖多级半色调图。该算法实现将瓷砖分色图转换成多级半色调图,并确保经过打印、烧制等过程生成的瓷砖图案和原始设计图案基本一致,其实际打样质量获得瓷砖厂设计人员的认可,具有可行性。（2）多级半色调图纹理复杂度的分类精准与否影响信息隐藏后图像的质量,由于瓷砖半色调图的数据分散、数值范围较小,难以描述瓷砖纹理特征。因此,通过建立分色图纹理复杂度分类对应半色调图纹理复杂度分类的机制,提出了基于分色图反向模型的瓷砖纹理复杂度分类算法。首先,通过风景图数据集对改进的U-Net网络进行训练,并对网络的输入输出大小、激活函数和卷积核等进行改进,使其适用于瓷砖分色图的反向渲染。然后,将训练模型迁移到瓷砖半色调图上,实现瓷砖半色调图到瓷砖分色图的转换。再者,将瓷砖分色图进行纹理特征的提取,采用灰度共生矩阵和图像的标准差作为纹理复杂度分类的指标。最后,通过四种不同的分类策略（人工阈值选择、逻辑回归、K-Means聚类和基于深度学习的二分类网络）对分色图的纹理特征进行二分类,得到该分色图的纹理复杂度分类,即得到对应半色调图的纹理复杂度分类。该算法可以有效的对瓷砖的纹理复杂度进行二分类,用于后续的版权保护问题。（3）针对瓷砖多级半色调图的版权保护问题,提出了基于瓷砖纹理复杂度的多级半色调图水印算法。由于瓷砖多级半色调图的量化级别只有4位,将水印信息嵌入到瓷砖纹理复杂的区域来避免瓷砖图质量的下降。首先,将瓷砖多级半色调图分块形成半色调图分块集,并将半色调图分块集通过反向渲染模型进行渲染,生成分色图分块集。然后,通过对每个分色图分块进行纹理复杂度分类,根据纹理复杂块选对相应的半色调图块进行水印嵌入,将该块的三通道之和进行模2运算,运算结果与嵌入信息对比,通过翻转像素的方式进行水印的嵌入。最后,将所有含水印和不含水印的半色调图块集进行整合形成嵌入水印的半色调图。该算法在对瓷砖的多级半色调图进行有效版权保护的同时也兼顾了打印后瓷砖图的质量。