基于量子信号处理的数字半色调算法

计算机与现代化

基于量子信号处理的数字半色调算法

1.上海市普陀区业余大学信息工程系,上海200062；2.上海开放大学普陀分校信息工程系,上海200062

收稿日期:2015-05-11 出版日期:2015-09-21 发布日期:2015-09-24
作者简介:席亮(1980-),男,浙江江山人,上海市普陀区业余大学信息工程系、上海开放大学普陀分校信息工程系讲师，硕士,研究方向：数字图像处理，模糊控制。
基金资助:
上海远程教育集团学科研究课题（JF1510）

Digital Halftoning Algorithm Based on Quantum Signal Processing

1. Dept. of Information Engineering, Shanghai Putuo Spare Time University, Shanghai 200062, China;

2. Dept. of Information Engineering, Putuo Branch of Shanghai Open University, Shanghai 200062, China

Received:2015-05-11 Online:2015-09-21 Published:2015-09-24

摘要/Abstract

摘要：

针对数字图像的半色调技术，提出一种基于量子信号处理的数字半色调算法。首先把归一化的灰度图像表示成量子比特的形式，然后用随机观察的方式对其进行量子测量，测量后坍缩成一

幅二值图像。然后计算该二值图像与原图的误差，并将其乘以自适应反馈系数后，对原图进行增强处理。最后把增强过的图像使用传统误差扩散算法生成最终的半色调图像。仿真实验表明，该方法能有

效减少半色调图像的结构性纹理现象，并且对比度较高，在主观视觉感受和客观评价指标上均优于传统的数字半色调方法。

关键词: 数字半色调, 误差扩散, 量子信号处理, 误差反馈, 结构相似度

Abstract:

A new halftoning method based on quantum signal processing is proposed for the digital halftoning technical. Firstly the normalized gray images are expressed as

the form of quantum bit, then we make the quantum measurement with random observation. The original image is collapsed into a binary image after measuring. The error between the

binary image and the original image is calculated, and the product of the error and the adaptive feedback coefficient is used for image enhancement processing. Finally the

halftone image is generated by the enhanced image using the traditional error diffusion algorithm. The simulation results show that the method can reduce structural texture and

increase the contrast of halftone image. It outperforms the conventional digital halftone methods in subjective vision perception and objective evaluation index.

Key words: digital halftoning, error diffusion, quantum signal processing, error feedback, structural similarity

席亮. 基于量子信号处理的数字半色调算法[J]. 计算机与现代化.

XI Liang. Digital Halftoning Algorithm Based on Quantum Signal Processing[J]. Computer and Modernization.

［1］徐国梁，谭庆平. 图像半色调化算法研究综述［J］. 计算机工程与科学， 2012,34(12):87-97.
［2］冯起芹，曹小龙，单武扬,等. 印刷品水印图像的半色调算法比较［J］. 包装学报, 2012,4(3):34-38.
［3］陈若愚. AM-OLED图像数字半色调算法研究［D］. 武汉：华中科技大学， 2011.
［4］徐向超，薛伟. 模糊滤波误差扩散半色调技术在激光雕刻领域的应用［J］. 山西科技， 2014,29(3)：45-47.
［5］史琳. 数字半色调技术研究［D］. 西安：西安电子科技大学， 2007.
［6］ Ostromoukhov V. A simple and efficient error diffusion algorithm［C］// Proceedings of the ACM SIGGRAPH Conference on Computer Graphics. 2001：567-572.

［7］叶玉芬. 数字半色调技术中的误差扩散算法研究［D］. 西安：西安电子科技大学, 2006.
［8］ Pang W M, Qu Y, Wong T T, et al. Structure-aware halftoning ［J］. ACM Transactions on Graphics, 2008,27(3):89-97.
［9］ Purushothaman G, Karayiannis N B. Quantum Neural Networks(QNNs): Inherently fuzzy feedforward neural networks［J］. IEEE Transactions on Neural Networks, 1997,8(3):679-

693.
［10］Han K H, Kim J H. Quantum-inspired evolutionary algorithm for a class of combinatiorial optimization［J］. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002,6(6):580-

593.
［11］ Eldar Y C, Oppenheim A V. Quantum signal processing［J］. IEEE Signal Processing Magazine, 2002,19(6):12-32. 
［12］Tseng C C, Hwang T M. Quantum digital image processing algorithms［C］// The 16th IPPR Conference on Computer Vision Graphics and Image Processing. 2003:827-834.
［13］谢可夫. 量子衍生图像处理方法的研究［D］. 长沙：中南大学, 2007.
［14］谢可夫，许悟生. 量子衍生图像分解和边缘检测［J］. 计算机应用， 2013,33(4):1089-1091.
［15］谢可夫，许悟生. 基于量子理论的图像中值滤波［J］. 计算机工程， 2013，39(1):244-247.
［16］ 付晓薇，丁明跃，周成平,等. 基于量子概率统计的医学图像增强算法研究［J］. 电子学报， 2010,38(7):1590-1596. 
［17］席亮. 基于量子力学和拉普拉斯金字塔的图像融合方法［J］. 计算机与现代化, 2015(4):37-41.
［18］Nielson M A，Chuang I L. 量子计算和量子信息(一)［M］. 赵千川译. 北京:清华大学出版社， 2004:13-14.
［19］梁永峰. 一种改进的误差扩散算法［D］. 西安：西安电子科技大学， 2013.
［20］叶玉芬，郭宝龙，马佳. 自适应反馈视觉感知差的误差扩散半色调算法［J］. 微电子学与计算机, 2006,23(6):155-159.
［21］姚莉. 数字半色调技术及其评价方法研究［J］. 计算机工程与应用， 2010,46(3):4-8.

[1]	梁永侦1，潘斌2，郭小明2，梁媛2. 基于LAB颜色空间的图像阴影检测与去除方法[J]. 计算机与现代化, 2019, 0(10): 88-.
[2]	金明举;蒋华伟. 基于人眼视觉特性的融合图像质量评价算法[J]. 计算机与现代化, 2013, 1(3): 184-188.