【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理的
,尤其涉及一种使用自适应误差扩散算法调整图像质量的图像处理方法、图像处理装置及图像形成设备。
技术介绍
半色调又称灰度级,它是反应图像亮度层次、黑白对比变化的一项技术指标;例如,图像处理装置具有的半色调的级数越高,该图像处理装置记录与输出副本的图像层次就会越丰富、越逼真。误差扩散(errordiffusionmethod)是对图像进行半色调处理中常用的算法,经过误差扩散算法处理后的图像具有视觉效果好、易于实现等优点,所以误差扩散算法认为是最理想的半色调算法之一。误差扩散算法的基本思想是将灰度图像的当前像素值与一个阈值相比较,得到一个二值输出,然后将输入与输出的像素差以一定的方式扩散到未经处理的区域。每个像素的误差扩散过程包括如下三个步骤:第一,将原灰度图像在此处的像素值与之前被扩散到此处的误差相加,得到当前输入;第二,将当前输入与阈值相比较得到一个二值输出(0或255);第三,将输入与输出的误差按照一定的规律扩散到未经处理的区域。现有技术中,上述第三步骤中提及的“一定的规律”,先后提出了多种误差扩散滤波器的权重分配方法,但是权重的值都是预先设置的固定值。专利技术人在实现本专利技术的过程中发现,现有技术中误差扩散处理中,对某些图像导致处理后的图像效果并不够理想,尤其体现在图像处理后会出现较明显的人工纹理痕迹。
技术实现思路
为了解决现有技术中误差扩 ...
【技术保护点】
一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:步骤一、从待处理图像中选择进行误差扩散处理的邻域,所述邻域包括中心点和与至少一个与所述中心点邻接的邻接点;步骤二、根据所述邻域内所述中心点和所述邻接点的像素值,通过预定的函数计算所述中心点向所述至少一个邻接点进行误差扩散处理的权重值;步骤三、对所述中心点的像素值进行二值化处理,并根据二值化处理的结果,计算出误差值;步骤四、将所述权重值和误差值之间的乘积,分别与所述邻域内至少一个邻接点中每个邻接点像素值进行求和处理,求和后得到的数值分别为所述邻域内至少每个邻接点进行误差扩散处理后的像素值。
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤一、从待处理图像中选择进行误差扩散处理的邻域,所述邻域包括中
心点和与至少一个与所述中心点邻接的邻接点;
步骤二、根据所述邻域内所述中心点和所述邻接点的像素值,通过预定的
函数计算所述中心点向所述至少一个邻接点进行误差扩散处理的权重值;
步骤三、对所述中心点的像素值进行二值化处理,并根据二值化处理的结
果,计算出误差值;
步骤四、将所述权重值和误差值之间的乘积,分别与所述邻域内至少一个
邻接点中每个邻接点像素值进行求和处理,求和后得到的数值分别为所述邻域
内至少每个邻接点进行误差扩散处理后的像素值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤二中预定的函数为:
w(m,n)=|src(i,j)2-src(i+m,j+n)2|Y+Σm=-M1M2Σn=-N1N2|src(i,j)2-src(i+m,j+n)2|,]]>其中,src(i,j)为所述中心点的像素值,src(i+m,j+n)为邻域内距离所述中心
点向右侧m列,向下n行所在的像素点,w(m,n)为所述中心点对所述像素
点src(i+m,j+n)进行误差扩散计算的权重值;并且当m为负数时,表示邻接点
src(i+m,j+n)在邻域内,位于所述中心点的左侧,当n为负数时,表示邻接点
src(i+m,j+n)在邻域内,位于所述中心点的上方;M2为邻接点位于右侧时,m
的最大值,N2为邻接点位于下方时,n的最大值,M1为邻接点位于左侧时,
m的最大值,N1为邻接点位于上方时,n的最大值;Y为从1-255之间任意一
个预定的整数值;w(m,n)表示邻域内邻接点距离中心点右侧m列,下方n行邻
接点的误差扩散权重值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤三中对所述中心点的像
素值进行二值化处理的方法包括以下子步骤:
A、计算所述邻域内像素平均值,计算公式为:
Average=Σm=-M1M2Σn=-N1N2src(i+m,j+n)(M1+M2+1)×(N1+N2+1)-Z,]]>其中,Average表示所述邻域内像素的像素值的平均值,Z表示所述邻域中
不参与误差扩散的像素数量总和;
B、对所述中心点像素值进行二值化处理,计算公式为:
当所述步骤A中的Average小于或者等于一个预定值X时,则所述二值化
处理后的值bw(i,j)等于X1;否则,所述二值化处理后的值bw(i,j)等于X2;
并且所述步骤三中的误差值计算公式为:
error=(src(i,j)-bw(i,j));
其中,error为所述误差值,src...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭继兵,马杨晓,
申请(专利权)人:珠海奔图电子有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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