基于加网算法与算法适应性半色调图像质量评价方法.pdfVIP

第 3 1 卷 第 9 期 武 汉 大 学 学 报 ·信 息 科 学 版 Vol . 3 1 No . 9 2006 年 9 月 Geomatics and Information Science of Wuhan U niver sit y Sep t . 2006 文章编号 :167 18860 (2006) 文献标志码 :A 基于加网算法与算法适应性的 半色调图像质量评价方法 1 1 1 万晓霞 　谢德红 　徐锦林 ( 1 　武汉大学印刷与包装系 ,武汉市珞喻路 129 号 ,430079) 摘 　要 :根据各种数字加网的特性提出了各自最优的评价方法 ,并针对原始图像和加网图像在视觉上的不同 , 利用差别图像的统计特性 ,提出了一种基于加网算法和算法适应性的半色调图像质量评价方法 。 关键词 :加网算法 ; 半色调图像 ; 质量评价 中图法分类号 : TP751 ; P237 . 3 　　数字加网算法是一个非线性操作[ 1] ,它的目 像质量的评价方法为 : 的是把多灰度级的连续调图像转变为输出设备所 D ECORW SN R = 支持的半色调图像 。不同的加网算法产生的半色 M N ( x i , j hk , l) 2 调图像具有各自不同的特性 。第一类 , 误差扩散 ∑∑ i j ( ) M N 1 加网算法[ 1 ,2 ,3 ] 和蓝绿噪声模板加网算法产生的 2 | bij | hk , l - R ×x i , j hk , l | ∑∑ 半色调图像具有量化噪声 , 而量化噪声是由相关 i j 噪声和加性噪声两部分组成[4 ] , 过大的相关性会 式 中, D ECO RW SN R ( decor relat ed weight ed 产生纹理 , 大大地影响了图像的质量 。第二类 , signaltonoi se ratio) 为去除相关性的权重信噪 聚集点有序抖动的调幅加网算法不会产生相关的 比; x i , j 为原始连续图像的灰度值; bi , j 为加网图像 量化噪声和白噪声 ,而重采样导致半色调图像的 的像素值; M 和 N 分别为图像宽和高的像素个 ( ) 走样 。同样 ,对于其他的加网算法也存在相似的 数; hk , l 为人眼视觉系统的点扩散函数 P SF ; R