数字半色调技术是基于人眼的视觉特性和图像的成色特性,利用数学、计算机等工具,在二值设备或有限灰度级设备上实现图像再现的一门技术。该技术广泛应用于打印技术、数字图像的压缩存储、图像的传输、印刷、医学等各个领域,所以研究数字半色调技术具有重要的现实意义和应用价值。本论文首先对现有的基于误差扩散的数字半色调方法的优点和不足进行了分析和研究。在已有数字半色调技术基础上,以灰度图像为研究对象,对该技术进行了进一步的研究。论文主要内容包括:分析了图像再现系统的构成;研究了数字半色调技术的基本原理及分类;研究了人眼视觉系统(HVS)模型。重点对误差扩散半色调相关算法的思想、原理和影响算法的主要因素(图像扫描像素路径的选取,阈值的选取以及误差滤波器系数的选取)几方面进行了深入研究。并在此基础上提出了两种误差扩散算法:1.基于方向相关性的误差扩散算法。根据图像的梯度值把图像分为背景区域和边缘区域。在背景区域采用标准的误差扩散算法进行半色调处理,在边缘区域采用基于方向相关性的算法进行半色调处理。对待处理像素的八邻域像素,分别计算垂直、水平、两个对角四个方向像素间差值,差值最大的采用最小的权值分配,差值最小的采用最大的权值分配。该算法保持了标准误差扩散算法的优点,并在此基础上减少了伪轮廓现象。2.基于HVS模型及双向反馈的误差扩散算法。双向反馈算法在标准误差扩散算法的基础上加入了一反馈系数.改进的算法不仅在高频和低频成分中依据HVS模型加入了中间频带,而且根据像素的灰度特征和视觉特征分配误差扩散系数,尽可能的克服了方向性纹理现象。由此算法得到的半色调图像质量更令人满意。最后,建立了数字半色调算法实验平台,对本论文重点论述的几种误差扩散算法的效果进行了实验对比。实验结果表明我们提出的两种新的误差扩散算法的半色调处理结果具有更好的视觉效果。