數(shù)字半色調(diào)圖像的分類研究.pdf

1、半色調(diào)是將連續(xù)灰度圖像轉化成圖像只含有0和1兩個像素值的技術。逆半調(diào)是半色調(diào)的逆過程，可應用于圖像的銳化、大小調(diào)整、校色、壓縮等圖像處理中?，F(xiàn)有的逆半調(diào)技術可分為通用逆半調(diào)技術和專用逆半調(diào)技術。專用逆半調(diào)需要預先知道產(chǎn)生半色調(diào)圖像的技術，獲取的逆半調(diào)圖像效果最好。通用逆半調(diào)技術不需產(chǎn)生半色調(diào)圖像的相關知識，但圖像重建效果比專用逆半調(diào)技術差。獲取半色調(diào)圖像的類別對于改善圖像重建質(zhì)量是非常必要的。
　　論文對半色調(diào)圖像分類方法進行了較

2、深入的研究，主要工作如下：
　　1）提出了基于單元信息熵的半色調(diào)圖像有效子塊提取方法。改進了單元信息熵的計算策略，以消除了“單元”之間的信息冗余。然后，將半色調(diào)圖像按照一定的規(guī)則分成若干子塊，計算子塊中每個像素點為中心的M?M鄰域信息熵，形成單元信息熵矩陣，并求得熵矩陣的均值與方差。由此，建立了獲取有效子塊的規(guī)則。
　　2）提出了一種適應半色調(diào)圖像特征提取的改進灰度共生矩陣。由于半色調(diào)圖像是二值圖像，運用傳統(tǒng)灰度共生矩陣特征

3、建模效果不佳。對半色調(diào)圖像有效子塊的每個像素點設定8個方向，每個方向設定步長值D，使用“異或”運算求取每對像素點的值并且將其累加作為統(tǒng)計特征值。將構建的特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入進行分類。實驗結果表明，改進灰度共生矩陣的分類準確率優(yōu)于傳統(tǒng)灰度共生矩陣。
　　3）提出一種基于改進Segma二階統(tǒng)計矩方法。Segma二階統(tǒng)計矩能夠很好地解決傳統(tǒng)協(xié)方差矩陣在黎曼空間進行特征匹配時較大的時間消耗，但其只能適應協(xié)方差矩陣行列式值大于0的情