通过印刷品光谱反射比预测半色调图像色彩是印刷质量控制与设备检测研制领域十分关注的课题。在假定油墨是非散射介质以及油墨的折射率与纸张的折射率近似相等的条件下,利用光在油墨与纸张中散射迁移路径长短不同的分程理论和多重内反射的网状结构分析方法,研究了光照射在双面印刷品上的光谱反射规律,建立了双面印刷品的光谱反射色彩预测模型。并在此基础上通过理论分析,论证了新建双面印刷品的Clapper-Yule色彩分程预测模型的合理性。新模型为双面印刷品的呈色规律分析与印刷品在线检测仪的研制提供了理论依据。

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基于双通道三维效果宿主图像半色调全息水印.pdf

这些程序将普通图像转换为半色调图像。

将秘密图像隐藏在一幅基于点扩散或误差扩散的半色调图像中，实现基于点扩散和误差扩散的半色调自隐藏算法；以基于点扩散的双向共轭信息隐藏算法为基础实现基于点扩散的灰度半色调自隐藏算法，将该算法扩展到基于误差扩散的灰度半色调图像，提出基于误差扩散的灰度半色调自隐藏算法；以最新的基于点扩散和误差扩散的新共轭数据隐藏算法为基础，提出基于点扩散和误差扩散的彩色半色调自隐藏算法。将四类自隐藏算法进行实验验证，对不同半色调自隐藏算法的性能进行了比较。结果表明在相同参数下，基于误差扩散的彩色半色调自隐藏算法具有最好的性能。

关联分析matlab代码数字半音调 该存储库包含用于数字半色调技术的MATLAB和Python代码 提供的代码 MATLAB： 拜耳 乌利希尼 点扩散（dotdiff.m：可以执行Knuth和Mese-Vaidhyanathan点扩散） 错误扩散（floyd_serp.m：可以执行floyd-steinberg错误扩散，errdiff.m：在执行过程中将被调用） 直接二进制搜索（DBS）（EDBS.m：有效DBS） Python 拜耳半色调 Ulichney半色调 弗洛伊德-施泰因贝格误差扩散 **还包括用于点过程统计的代码：源代码取自Modern Digital Halftoning：有关详细信息，请参阅软件指南。 有关详细信息，请参阅博客： 参考纸： 郭景明和S.Sankarasrinivasan。 “数字半色调数据库（DHD）：对半色调类型的全面分析。” 2018年亚太信号和信息处理协会年度峰会和会议（APSIPA ASC）。 IEEE，2018年。

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术, 提出将K-means 聚类法应用在数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型HVS和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半色调图像之间的视觉误差; 利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区, 在每个聚类分区应用最小平方法least-squares最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差, 所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法LSMB算法相比, 随着聚类分区的增加, 图像平滑且边缘清晰度增加, 尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较, 该算法的均方误差值有所降低, 而权重信噪比和峰值信噪比提高了0. 2～2 dB, 模拟实验结果验证了算法的有效性。

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术，提出将K-means聚类法应用在 数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型（HVS）和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半 色调图像之间的视觉误差；利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区，在每个聚类分区应用最小平方法 （least-squares）最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差，所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法（LSMB）算法相比，随着聚类分区的增加，图像平滑且边缘清晰度增加，尤其是在图像细节部位。与 LSMB算法比较，该算法的均方误差值有所降低，而权重信噪比和峰值信噪比提高了0.2～2dB，模拟实验结果 验证了算法的有效性。

半色调图像相关指标之一

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