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【6h】

基于HVS的点扩散算法和图像质量评价方法的研究

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摘要

数字半色调技术是基于人眼的视觉特性,利用数学工具借助电子计算机的帮助,在二值输出设备或有限灰度级输出设备上实现图像再现的一门技术。该技术广泛应用于印刷、打印、数字图像的压缩及存储等领域。因此,研究数字半色调技术具有重要的现实意义。
   图像的质量评价是衡量数字半色调算法优劣的重要指标,在很多实时的环境中可以代替人眼对图像进行评价,它与半色调算法的研究是相辅相成的。所以,在研究数字半色调技术时考虑图像的质量评价,对半色调算法的改进创新具有很大的帮助。
   随着电子计算机和各种图像采集设备的不断发展,人们对印刷图像质量的要求越来越高。传统的数字半色调算法生成的半色调图像已无法满足人们的需求,本文对原有的各种半色调算法进行了深入研究,取长补短,提出了一种基于HVS模型及边缘检测的点扩散半色调算法,同时对现有的图像质量评价方法进行分析,考虑人眼的视觉特性,提出了一种基于HVS模型的客观质量评价方法。
   点扩散算法可以实现并行处理,改进的潜力较大。本文基于HVS模型对点扩散算法进行改进,并对图像的边缘信息优化处理。通过实验,验证了改进的点扩散算法的可行性。
   对现有图像质量评价方法进行总结,介绍了常见的几种图像质量评价方法,分析了它们的优缺点,并利用LiveDatabase进行实验,总结几种测评方法的图像适用类型等特点,针对半色调图像的评价,提出了基于HVS的结构相似度图像评价方法。

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