| 主权项 |
1.一种数位半色调方法,其包含以下步骤: a.对输入影像之一列像素进行小波分析;及 b.进行一半色调演算法,以产生对应的输出列, 其中该半色调演算阶段包含一自上向下的网点分 配阶段,其中以小波分析为基础分配一新亮度値予 该网点。 2.如申请专利范围第1项所述之方法,其中进行小波 分析之该步骤包含,自输入影像Fin(i)之第i列开始: a.藉由以近似系数之低通滤波器Lo_D及以用于细节 系数之高通滤波器Hi_D与Fin(i)卷积而得到二组大小 为N/2之系数,近似系数cA1及细节系数cD1,接着进行 二元取样; b.使用相同架构将该近似系数cA1分为二部分cA2及cD 2,并且以cA1取代Fin(i);以及 c.反覆地重复步骤a及b达(log2N)次。 3.如申请专利范围第2项所述之方法,其中用于该小 波分析之该小波系为哈尔(Haar)小波。 4.如申请专利范围第1项所述之方法,其中针对相当 于第i列输入灰阶影像之长度Ni的一维空间信号,该 网点分配阶段包含以下步骤: a.针对该输入列进行小波转换,以得到小波系数; b.基于第k阶层之近似系数的重建数値cAk为而获得 该列所需之网点总数,其中k=log2N且cAk代表整列像 素之平均网点密度; c.量化平均密度至最接近的整数; d.将该列分为二个次区间; e.将第k阶段之细节系数的重建数値cDk作为此二次 区间之间之网点密度差;及 f.反覆地重复步骤a至e,直到达到含有单一像素之 最细微层为止。 5.如申请专利范围第4项所述之方法,其中用于该小 波分析之该小波系为哈尔(Haar)小波。 6.如申请专利范围第4项所述之方法,其中步骤b之 网点分配系自最粗略层(第0层)至其中每一区间仅 含有一像素之最细微层(第log2N层)递归地计算而得 。 7.如申请专利范围第6项所述之方法,更包含为像素 阵列^Fin(i)形式之输入函数在不同阶近似网点密度 之步骤: 建构具有多阶层细节之次区间; 于每一阶层中,将该像素阵列^Fin(i)分为相同长度 的二元区间,使得于第j阶层处(0≦j≦log2N)有2j个长 度各为N/2j之区间,并且针对全部j及k计算输出强度 Nj,俾近似化输入强度Djk。 8.如申请专利范围第7项所述之方法,其中该输入及 输出强度系根据以下二式计算而得: 其中[]代表达到最接近整数之舍入运算,Ijk代表 第j阶层之第k区间,且Djk及Nj分别代表用于该输入 及输出影像之Ijk的强度阶层。 9.如申请专利范围第7项所述之方法,其中Djk系透过 小波转换以自下向上方式自最细微阶层计算而得, 该最细微阶层仅含有一像素,使得Djk=^Fin(i)(k)。 10.如申请专利范围第7项所述之方法,其中最终结 果集合{Njk,j=log2N,1≦k≦N}是在第i列之输出像素阵 列Gi。 11.如申请专利范围第1项所述之方法,其中用于该 小波分析之该小波系为哈尔(Haar)小波。 12.如申请专利范围第1项所述之方法,其中为了微 调半色调影像及补偿因隐式量化所产生的误差,进 行该半色调演算法之方法包含一误差扩散阶段,其 中网点分配系与原始亮度値相比较,且将一量化误 差扩散至下一或若干线中之像素。 13.如申请专利范围第12项所述之方法,其中于该误 差扩散阶段期间,使半色调像素数列与相同列之原 始像素数列相比较,并且将该量化误差扩散至下一 列之相邻像素。 14.如申请专利范围第12项所述之方法,其中该量化 误差为 Ei=Fin(i)-Gi (3) 其中,Fin(i)为输入像素阵列,且Gj为输出像素阵列, 且 针对目前的处理列,使用以下遮罩H将该误差扩散 至下一像素阵列: 。 15.如申请专利范围第1项所述之方法,进一步包含 于第二最细微层j=log2N-1施加除簇技术之后处理步 骤:就藉由分开区间Ijk所产生之二元区间I(j+1)(2k-1) 及I(j+1)(2k)而言,如果|2D(j+1)(2k-1)-Djk|≦T,则设定D(j+1 )(2k-1)=D(j+1)(2k)=Djk/2,且临界値T设定为T=0.1。 图式简单说明: 图1为习知的抖动法之示意图。 图2为习知的误差扩散法之示意图。 图3说明一些习知印表机所遇到之网点重叠及网点 扩大效果。 图4为提供本发明半色调法概观之示意图。 图5为小波分析之第一步骤的示意图。 图6(a)为多阶小波滤波器组之示意图。 图6(b)为一输入序列之树形分解小波系数之示意图 。 图7(a)显示将应用本发明半色调技术之输入影像。 图7(b)为自图6(a)之输入影像取出之一列。 图8为小波分析应用于图7(b)之列之示意图。 图9为说明哈尔(Haar)小波之图。 图10(a)至10(d)显示个别网点密度分布系为较佳半色 调法之前四个步骤重建。 图11为根据图10(a)至10(d)之网点密度分布应用于图7 (b)之列的网点分配示意图。 |
