Vorbind despre mai mulți algoritmi diferiți de semiconductori digitali
Suntem o companie de imprimare mare în Shenzhen China. Noi oferim toate publicatiile de carte, hardcover de imprimare de carte, papercover de imprimare carte, hardcover notebook, imprimare carte de spirală, imprimare șa stiching carte, imprimare broșură, cutie de ambalare, calendare, tot felul de PVC, broșuri de produs, note, carte pentru copii, tipuri de hârtie specială produse de imprimare color, card de joc și așa mai departe.
Pentru mai multe informatii va rugam vizitati
http://www.joyful-printing.com. Numai ENG
http://www.joyful-printing.net
http://www.joyful-printing.org
email: info@joyful-printing.net
Tehnologia cu halte a fost folosită în imprimare pentru mai mult de un secol și a fost folosită în dispozitivele digitale de ieșire pentru mai mult de 40 de ani. Cu utilizarea tot mai mare a dispozitivelor digitale de ieșire, cum ar fi imprimantele laser, imprimantele cu jet de cerneală, imprimantele digitale, camerele digitale și afișajele cu plasmă, tehnologia digitală a semnalelor a primit o atenție deosebită din partea producătorilor și instituțiilor de cercetare. Pe lângă aplicațiile sale de tipărire și de imprimare a imaginilor, tehnologia digitală a semitonului este utilizată și în domeniul depozitării prin comprimare, a textilelor și a medicamentelor. Prin urmare, tehnologia digitală a semnalelor are o importanță teoretică importantă și o valoare de utilizare.
După cum știm cu toții, tehnologia digitală a semnalelor se referă la o tehnologie care realizează reproducerea optimă a imaginilor pe dispozitive de colorare binare (sau binare multiple) bazate pe caracteristicile vizuale umane și pe caracteristicile de colorare a imaginilor utilizând instrumente cum ar fi matematica și computerele. . Semnificația digitală este o caracteristică scăzută a ochiului uman. Privite la o anumită distanță, ochiul uman privește o porțiune spațială din spațiul imaginii în ansamblu. Cu această caracteristică, scara medie locală gri a imaginii de sinteză, observată de ochiul uman, aproximează valoarea gri medie locală a imaginii originale, formând astfel un efect de ton continuu în ansamblu.
Mulți algoritmi au fost propuși pe baza caracteristicilor de aplicare a semitonurilor digitale și a câmpurilor diferite. Atunci când se clasifică conform metodei de procesare a algoritmului, acesta poate fi împărțit în algoritmul de procesare a punctului, algoritmul de procesare a vecinătății și metoda iterativă. Algoritmul de procesare a punctului este cea mai simplă metodă care folosește o abordare digitală pentru a simula procesul tradițional de screening al contactelor în industria tipografică, unde fiecare unitate de pixeli într-o imagine de semifabricat produs depinde doar de gradarea pixelului. Cele mai importante metode sunt metoda șablonului de șablon și metoda dithering; algoritmul de procesare a vecinătății calculează o pluralitate de pixeli în vecinătatea imaginii modulate în mod continuu care urmează să fie procesată pentru a obține valoarea pixelului imaginii de tip semant. Mai tipic al acestor algoritmi este algoritmul de difuzie a erorilor; metoda iterativă este un algoritm de procesare iterativ care necesită calcule comparative multiple pentru a obține o imagine optimă în semiton. Prin urmare, acesta are cea mai mare sumă de calcul. Acest articol introduce în principal mai mulți algoritmi reprezentativi digitali în semiton.
Mai întâi, algoritmul de ordonare (dither ordered)
În acest algoritm de screening, imaginea de intrare este comparată cu o matrice de prag periodică (sau numită matrice de screening). O matrice de prag, unde N definește perioada matricei de prag.
Pentru o anumită matrice de prag t (n), algoritmul de screening al jitterului comandat poate fi descris după cum urmează:
(1) Imaginea de intrare trebuie să fie normalizată, adică 0 ≤ x (n) ≤ 1. Când h (n) = 0, pixelul de ieșire a semifabricatului este un punct alb și când h (n) = 1, este un punct negru. Matricea de prag determină ordinea în care punctele devin puncte negre pe măsură ce scăderea luminozității determină calitatea imaginii în semiton. Algoritmul de dithering ordonat are caracteristici diferite, cu diferite modele ale matricei de prag. Cea mai simplă matrice de prag este o matrice în care fiecare pixel este o valoare fixă: t (n) = 0.5. Dacă un algoritm de dithering ordonat cu o astfel de matrice de prag este aplicat imaginii, cele mai multe detalii ale imaginii tonului continuu sunt pierdute, iar imaginea semntală corespunzătoare rezultată are o distorsiune mare în comparație cu imaginea inițială a tonului continuu.
În general, jitterul ordonat este împărțit în bruiaj ordonat punct-agregat și bruiaj ordonat punct-discret. Matricea de screening a bruiajului ordonat cu puncte a fost proiectată cu grijă pentru a simula procesarea în halftone. Atunci când densitatea pixelilor imaginii ajustate continuu este redusă, punctele vor fi generate în jurul pixelilor. Regulile de proiectare pentru jitterul punctat discret sunt propuse de Bayer. Cercetările sale indică faptul că vizibilitatea texturilor artificiale non-ideale poate fi obținută prin analiza Fourier a tipurilor de puncte cu nivele diferite de luminozitate. Atunci când modelul punct al unui bloc de culoare uniform are componente la lungimi de undă diferite, componenta corespunzătoare celei mai lungi lungimi de undă în lungimea de undă finită este componenta cu cea mai mare vizibilitate. Pe baza acestui standard, Bayer a proiectat o matrice de screening optimizată, iar imaginea semnturonului obținută prin aplicarea punctului jitter discret și ordonat al acestei matrice conține mai multe detalii vizibile.
Deși buclele ordonate punct-punct păstrează mai multe detalii, datorită "adăugării punctelor", jitterul ordonat punct-agregat este adesea folosit în aplicații practice. Câștigul punct este cauzat de natura non-ideală a imprimantei, deși se poate presupune că o imprimantă ideală poate produce puncte cu geometrii predefinite, cum ar fi pătrate, dar sunt create puncte datorită difuziei de cerneală din predefinită geometrii la pixelii din jur. Măriți fenomenul. Atunci când densitatea pixelilor imaginii ajustate în mod continuu este redusă, punctul va fi generat de la pixelii din jur, astfel încât jitterul comandat prin punct este mult mai probabil să împiedice obținerea punctului, reducând astfel efectul de câștig punctual în imaginea de tip semnturon ca întreg.
În al doilea rând, algoritmul de difuzie a erorilor (Error Diffusion)
Algoritmul de difuzie a erorilor este un algoritm de efect popular și de semnal, care a fost propus inițial de Floyd-Steinberg. Acest algoritm necesită procesarea vecinătății, care asigură o calitate superioară a semilonei pentru presă și nu generează puncte, ceea ce are ca rezultat o imagine în halftone bogată, cu o distribuție anizotropă de pixeli.
Ideea de bază este de a cuantifica mai întâi pixelii de imagine în funcție de un anumit prag al căii de scanare și apoi să se răspândească într-un anumit mod eroarea de cuantizare a pixelilor neprocesați adiacenți. Diagrama schematică a difuziei erorilor este prezentată în Figura 1.
Figura 1 Schema de difuzie a erorilor
Unde Q (.) Este funcția de cuantizare a pragului, u (m, n) este suma valorii gri a pixelului și eroarea de cuantificare parțială. Atunci când u (m, n) este mai mare decât pragul, valoarea Q (.) Este l, în caz contrar valoarea este 0. e (m, n) este eroarea de cuantificare, x (m, n) , x (m, n) ∈ [0,1]. Prelucrarea pragului u (m, n) are ca rezultat un semnal de reprezentare b (m, n), b (m, n) ∈ [0,1]. H este un filtru de difuzie de erori cu un coeficient de filtru de h (k, l) și este prezent.
Algoritmul de difuzie a erorilor poate fi exprimat prin următoarea formulă: (2) - (4)
În al treilea rând, metoda difuziei punctului (Dot Diffusion)
Punctul de răspândire algoritmul de polotor propus de Knuth este un algoritm care oferă procesare paralelă în timp ce încearcă să păstreze avantajele difuzării erorilor. Algoritmul de răspândire în puncte are doar un singur parametru de proiectare, matricea de clasă C, care determină ordinea în care pixelii sunt procesați prin semnale. Poziția unui pixel de imagine continuă a tonului este împărțită în clase IJ, iar I și J sunt numere întregi invariante. Tabelul 1 este un exemplu de matrice clasică cu 64 de numere în tabel.
Tabelul 1 8 × 8 matrice de clasă de optimizare
Pentru a defini o imagine a tonului continuu ale cărei valori ale pixelilor sunt normalizate, pentru un k fix, procesăm toți pixelii aparținând clasei k și definim valorile pixelilor de semnal, după cum urmează:
(5) Eroarea, prin observarea celor opt câmpuri, înlocuiește valorile tonului continuu ale acelor cartiere cu numere de clasă superioare cu valorile pixelului imaginii tonului continuu original (de exemplu, cele care nu au fost procesate de semifinite). Pe scurt, un cartier cu un număr mai mare de clase este înlocuit cu:
Pentru cartierele cu unghi drept, (6-a)
Pentru cartierele diagonale, (6-b)
Printre acestea, este de a asigura că suma erorilor adăugate la toate cartierele este exact. Cartierul cu unghi drept are un parametru suplimentar 2 deoarece erorile în direcțiile orizontale și verticale sunt mai vizibile decât erorile în direcția diagonală.
După aceea, pixelul de ton continuu cu numărul de clasă k + 1 este, de asemenea, tratat în mod similar. Valoarea actuală a pixelilor nu mai este valoarea inițială a pixelului tonului continuu, dar este ajustată conform formulei (6). După ce algoritmul este anulat, Semnalul este un rezultat al semnalelor.
Figura 2 Eroarea se extinde de la un pixel la cartier
Figura 2 ilustrează procesul de răspândire a punctelor. Numerele din matrice sunt elementele matricei de clasă, numerele încorporate sunt valorile de greutate asociate ale coeficienților de difuzie, iar cartierele cu un număr de clasă mai mare de 33 sunt 58, 45, 42, 40, 63, 47. eroarea produsă la 33 este împărțită în alicote corespunzătoare în funcție de suma ponderilor de corelație ale coeficienților de difuzie, care în acest exemplu este 2 + 1 + 2 + 1 + 2 + 1 = 9. Apoi, atribuiți e în cartierul cu unghi drept și 2e în cartierul diagonal. Deoarece există 64 de niveluri în total, algoritmul este finalizat în 64 de pași.
Al patrulea algoritm iterativ în semiton
Ideea algoritmului iterativ al semitonului este să obțină mai întâi imaginea inițială a semilunecului printr-o metodă simplă și apoi să procesăm iterativ imaginea inițială a semitonului, astfel încât imaginea semnturonului obținută de fiecare proces să aibă o eroare mai mică și, în final, maximul vizual. Imagine excelentă în semiton. Avantajul algoritmului iterativ al semitonului este acela că imaginea de semfton rezultată are efecte vizuale excelente, în esență, fără structură structurală; și este capabil să reproducă corect tonurile bogate. Cu toate acestea, pe baza complexității computaționale a acestui algoritm, algoritmul iterativ de poloton este, în general, dificil de utilizat în procesarea în timp real și poate fi folosit numai ca un program standard de testare.
Metoda directă de căutare binară (DBS) aplică un model HVS și un model de dispozitiv pentru a reduce eroarea vizibilă între imaginea de semilună rendered și imaginea tonului continuu. Modelul HVS este reprezentat de un filtru trece-jos invariant liniar de schimbare. Răspunsul la frecvență al acestui filtru este definit după cum urmează:
(7)
Unde este variabila de frecvență a unghiului corespunzător al retinei, L este luminozitatea medie, c = 0,525 d = 3,91.
Fie e [m, n] definiți imaginea de eroare și definiți (8)
În cazul în care f [m, n] este o imagine de ton continuu și g [m, n] este o imagine a semilunței corespunzătoare, eroarea vizibilă între imaginea de semilon și imaginea tonului continuu poate fi exprimată ca (9)
Unde X corespunde rastrului punctului adresabil al dispozitivului de ieșire; iar punctul tipărit este convolved cu filtrul, vom presupune o gamă mai mare.
Eroarea totală dintre întreaga imagine de semilună produsă de DBS și imaginea originală este:
(10) Înlocuind (9) în (10), E poate fi calculat după cum urmează
(11) Printre acestea se numără funcția de corecție transversală între punctele discrete ale rețelei imprimabile.
DBS folosește un program de schimb iterativ pentru a reduce eroarea E. Acest algoritm scanează întreaga imagine de tip semilunț în ordine de la stânga la dreapta și de sus în jos, pornind de la imaginea inițială obținută în secvență semtală, pentru fiecare dintre imaginile în semilună. Pixelul evaluează efectul de inversare a pixelului și a valorii imaginii obținute prin schimbarea valorii sale cu cei opt pixeli din jur. Dacă oricare dintre modificări reduce eroarea, transformarea care provoacă reducerea erorii este păstrată și procesul de mai sus este efectuat în mod repetat pe imaginea de tip semant, până când întregul proces nu are o operație de transformare și algoritmul DBS se termină.
V. Rezumat
În general, în acești algoritmi de poloton, cea mai bună calitate a imaginii de semnatură produsă este un algoritm iterativ, dar datorită complexității calculului, în general nu este utilizat în algoritmi de procesare în timp real. Algoritmul de difuzie a erorilor este în prezent cel mai popular algoritm de polifonare, iar imaginea polotată rezultată nu are nici o moiră evidentă și un efect vizual bun. Algoritmul de dithering este simplu de implementat, dar are anumite defecte în reproducerea tonului, rezoluția spațială și textura vizibilă. Algoritmul de răspândire a punctului pune în aplicare procesarea paralelă, dar calitatea imaginii în semiton trebuie să fie îmbunătățită.