【技术实现步骤摘要】
基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法
[0001]本专利技术涉及彩色数字成像
，具体涉及一种基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法，主要用于解决三维网目调重建方法对3D打印机变形敏感造成的规律性纹理、边缘过渡不连续等问题。
技术介绍
[0002]三维网目调技术是3D打印制造流程用于处理三维输入数据的方法，可以视为二维数字图像网目调技术的三维拓展。在3D打印制造流程中，输入数据通常以三角形网格组成的3D模型或者以体素组成的体数据模型存在，输入数据必须经过一系列的转化才能转变为打印机可以输出的栅格化二值数据。其中将体数据模型转化为打印机能够输出三维网目调数据的方法就被称为三维网目调技术。
[0003]由于喷墨打印机可以获得相对理想的硬网点，而且在打印过程中比激光打印机更稳定，所以研究者对喷墨打印机的研究较少。然而，三维网目调技术在应用场景中与二维数字图像的网目调技术的显著不同在于，三维网目调针对的3D打印流程中缺少承印物，墨滴必须紧密排布堆积成产品。因此平面数字图像网目调技术在三维网目调领域无法得...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对输入的三维连续调数据进行预处理，构建三维离散数据集；S2：引入打印机模型到传统三维误差扩散方法中，为了降低点增益现象，将量化函数的输入值与输出的三维网目调数据的颜色值的差作为三维误差扩散方法中反馈的量化误差；S3：采用经过打印机模型的基于线性误差增强的三维误差扩散方法，获得二值输出b(x,y,z)；S4：将获得的半色调图像b(x,y,z)与原始图像f(x,y,z)分别经过人眼视觉模型HVS，获得与S5：引入人眼视觉模型后，利用半色调图像与原始图像获得人眼视觉差可以表示为S6：根据当前区域的像素灰度特征计算视觉差的反馈系数H(u,v)，通过反馈系数将人眼视觉差对原始图像的每个像素进行补偿；S7：对补偿后的图像再次进行三维误差扩散处理，获得二值输出；S8：在常阈值T中引入高斯随机噪声，得到调制阈值T
′
，用T
′
对原始图像进行半色调量化；S9：根据图像综合处理效果及效率，确定反馈次数；S10：采用基于GPU的光线投射算法实现图像仿真。2.根据权利要求1所述的基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法，其特征在于：步骤S2中打印机模型的具体实现包括以下步骤：S21：设计打印机的切片测试模版并使用扫描仪扫描输出；S22：将扫描的输出结果传输到计算机通过量化、分割以及像素质点检测图像处理，获得输出打印的统计数据；S23：随机的水平网点位移，相邻行位移方向不同；S24：加入垂直网点位移，输出的半色调图像是彩色3D打印机输出单元中的阶调值与理想打印机的点扩散函数的和。3.根据权利要求1所述的基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法，其特征在于：步骤S3中基于线性误差增强的三维误差扩散方法，包括以下步骤：S31：预设一个假性的阈值量化器输入值u，利用该值进行量化处理；S32：按Hibert空间扫描路径扫描输入模型的三维数据集；S33：分别计算每个体素点的真实阈值量化器输入值u(x,y,z)和根据体素点与阈值灰度值差值线性增强的假性阈值量化器输入值u
fake
(x,y,z)；S34：利用假性阈值量化器输入值进行阈值处理并输出二值网目调数据；S35：通过网目调输出数据和真实阈值量化器输入值u(x,y,z)计算误差值并按照三维误差扩散滤波器将误差分配到邻域点中，逐体素点处理直到扫描完全部的输入数据集，得到网目调输出结果。4.根据权利要求1所述的基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法，其特征在于：步骤S32中Hibert空间扫描路径的具体实现包括以下步骤：
S321：从输入模型包围盒的最上层切片的左下角顶点出发，按照平面Hibert曲线扫描，保证切片中的每个点都被扫描到，使得单层切片的扫描路径可以形成一条连续的折线；S322：以当前切片扫描结束时的体素点正下方的位置作为下一层切片的扫描起始点，使得奇数切片层的结尾和偶数切片层的起点正好连接，重复平面Hibert曲线扫描过程，直至遍历完输入模型包围盒。5.根据权利要求1所述的基于HVS和随机打印机模型的三维网目调重建方法，其特征在于：步骤S4人眼视觉模型具备圆对称性，而Gaussian函数在具备圆对称...
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