基于中值金字塔变换的图像逆半调

针对误差分散半调的系统特征,构建了一种基于非线性中值算子的多分辨金字塔变换.研究了变换后各级近似、细节信号中半调噪声的分布特性和消噪方法,提出了一种用wiener滤波抑制一级细节中半调噪声,并用消噪后的细节与近似信号重构连续色调图像的逆半调算法.实验结果表明,该变换具有较好的信噪分离能力,比线性多尺度变换更适合于逆半调.新逆半调算法的时空间复杂度较低,其结果的峰值信噪比值及去噪保沿效果良好.

Karhunen-Loeve及多尺度金字塔联合变换的彩色逆半调算法

红绿蓝（RGB）颜色空间中的各颜色分量具有高度相关性,直接分通道实施的彩色逆半调方法会残留大量人眼敏感的半调纹理,且逆半调图像色偏较大。从分析矢量误差分散半调系统模型入手,推导其加噪特性,针对性地提出了一种Karhunen-Loeve（K-L）及多尺度金字塔联合变换的彩色逆半调算法。算法以K-L变换减弱彩色分量相关性,再利用多尺度中值金字塔算子以及维纳（Wiener）滤波分离并抑制高频细节子图中的半调噪声,最后进行中值金字塔、K-L逆变换重构结果图像。实验表明,该算法能有效去除半调噪声、减小重建图像的颜色偏差,与直接分通道逆半调算法相比峰值信噪比值提高约2~3 dB,且重建图像视觉效果良好。