半色调加网算法将连续调图像转化为可印刷输出的二值化图像。该算法在很大程度上决定着印刷图像再现的质量和效果。随着印刷设备和计算机图像处理设备水平的不断提高,半色调加网算法也在不断演进与发展。通过半色调加网算法优化设计,不断探索提高连续调图像打印输出再现效果,一直是本领域的主要研究内容。本文主要研究一种与连续调图像内容最佳匹配的半色调加网算法。该算法基于普通印刷工艺条件,能够更好的再现连续调图像内容（纹理细节和轮廓）。首先,通过分析几种经典半色调加网算法及改进算法,对比研究这些算法的输出效果及其性能特点。其次,对比分析半色调图像的频谱特性,设计了一种边缘增强的蓝噪声半色调加网算法。并针对Floyd-Steinberg误差扩散算法生成的半色调图像中存在明显的干涉条纹,且图像边缘细节信息损失比较突出等问题,设计了一种基于图像内容的自适应半色调加网算法。该算法在图像二值化加网处理过程中为提升二值化图像的再现效果,引入了人眼视觉模型,并适度增强图像边缘。由于在这个处理过程中会引入一定量的噪声,因此对图像进行均方误差调制处理。同时,为了尽量满足图像的蓝噪声特性,采用遗传算法得出二值化量化误差的分散系数,优化半色调加网算法。通过实验测试,验证了本文算法的有效性。经过算法处理生成的半色调加网图像在基于传统误差扩散算法的基础上,具有减弱干涉纹理及增强边缘的特点,表现出较好的视觉效果。