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半调技术将连续色调图像转变为二值图像,大幅降低了图像在打印、印刷和显示等设备上的再现成本。如果图像增强、压缩、缩放等操作要用到半调图像上,那么首先需对其进行逆半调处理。查找表法(LUT)逆半调技术以其计算简单、复杂度低、易于程序化和可并行处理等优势,逐渐成为当前最主要的逆半调技术之一。论文针对影响LUT图像逆半调质量的模板选择问题进行了深入研究,主要研究工作如下:1)提出了一种基于遗传算法的最优LUT模板选择方法。针对传统模板选择方法在求取LUT模板的过程中易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传算法的最优模板选择方法。该算法具有高效、全局收敛性强和可并行处理等优点。运用该算法求得的LUT模板大幅改善了逆半调图像的峰值信噪比。2)提出了一种融合遗传算法与模拟退火算法的混合最优LUT模板选择方法。首先针对遗传算法容易出现“早熟”的缺点,文章设计了一种基于模拟退火算法的LUT模板选择方法,并改进了传统模拟退火算法的温度更新方式。在此基础上融合遗传算法整体寻优能力强,模拟退火算法局部搜索精细等优势,提出了一种混合最优模板选择算法。混合算法在求解最优LUT模板过程中,搜索时间较单独采用GA、SA算法的时间长,但该算法求得的LUT模板质量更高,算法稳定,全局寻优能力更强。3)提出了一种基于色彩通道相关的彩色图像LUT逆半调算法。对传统彩色图像LUT逆半调算法进行改进,将传统LUT逆半调算法的单通道模板扩展至三通道模板,充分考虑彩色图像R、G、B三通道之间的色彩相关性。并将混合最优模板选择算法运用至彩色图像LUT逆半调中,用其求取彩色图像的最优LUT逆半调模板。通过实验,验证了基于色彩通道相关的彩色图像LUT逆半调算法比传统彩色图像逆半调算法在客观及人眼视觉上效果更优,色彩还原更真实。