Matlab在數(shù)字加網(wǎng)中的運用VIP

1、 得分：_南 京 林 業(yè) 大 學(xué)研究生課程作業(yè)2013 2014 學(xué)年 第 2 學(xué)期 課 程 號：73337課程名稱：計算機應(yīng)用技術(shù)（MATLAB）學(xué)科專業(yè)：制漿造紙工程（印刷工程）學(xué) 號：3130241學(xué) 生：王天馬任課教師：王一雄二一四 年 五 月Matlab在數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)中的運用摘要：數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)是一種二值量化技術(shù),它利用人眼視覺特性使得二值圖像可以在視覺上模擬連續(xù)的灰度圖像。由于現(xiàn)在絕大多數(shù)的輸出設(shè)備都是二值輸出設(shè)備,數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)對輸出圖像的質(zhì)量至關(guān)重要。Matlab軟件在數(shù)值計算、圖像處理方面的強大功能，正好可以成為研究數(shù)字加網(wǎng)的一種有效工具。本文闡述了借助Matlab研究數(shù)字加網(wǎng)的

2、優(yōu)勢，在此基礎(chǔ)上給出了基于Matlab平臺完成DCT對原始圖像進行數(shù)字加網(wǎng)的實例，證明了Matlab用于數(shù)字加網(wǎng)研究的高效性。關(guān)鍵詞：數(shù)字加網(wǎng)技術(shù) matlab 圖像處理1.引言數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)也被稱為圖像半色調(diào)技術(shù)，是指將連續(xù)調(diào)的圖像通過計算機軟件平臺離散為像素化的圖案，用不連續(xù)的像素網(wǎng)點來實現(xiàn)印刷品上圖像階調(diào)層次的變化。圖像的階調(diào)以及層次主要依靠網(wǎng)點來實現(xiàn)，所以網(wǎng)點是連續(xù)調(diào)圖像原稿階調(diào)再現(xiàn)的必要條件。隨著時代的發(fā)展,技術(shù)的不斷進步,加網(wǎng)技術(shù)從傳統(tǒng)的玻璃網(wǎng)屏加網(wǎng)、接觸網(wǎng)屏加網(wǎng),電子網(wǎng)屏加網(wǎng),發(fā)展到現(xiàn)在的數(shù)字加網(wǎng),標志著印刷新時代的到來。數(shù)字加網(wǎng)是計算機技術(shù)在印刷領(lǐng)域的普遍應(yīng)用,主要通過matla

3、b平臺來實現(xiàn)印前數(shù)字加網(wǎng)，這是加網(wǎng)技術(shù)數(shù)字化的結(jié)果。Matlab是當(dāng)前在國內(nèi)外十分流行的工程設(shè)計和系統(tǒng)仿真軟件包。它是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的數(shù)值計算和可視化軟件，它集數(shù)值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示于一體，構(gòu)成了與人方便的、界面友好的用戶環(huán)境4。Matlab的推出得到了各個領(lǐng)域?qū)＜?、學(xué)者的廣泛關(guān)注，其強大的擴展功能為各個領(lǐng)域的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。由各個專家學(xué)者相繼推出了Matlab工具箱，其中的信號處理(signal processing)、控制系統(tǒng)(control system)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network)、圖像處理(image processi

4、ng)、魯棒控制(robust control)、非線性系統(tǒng)控制設(shè)計(nonlinear system control design)、系統(tǒng)辨識(system identification)、最優(yōu)化(optimization)、通信(communication)、統(tǒng)計(statistics)等工具箱，這些工具箱給各個領(lǐng)域的研究和工程應(yīng)用提供了有力的工具，借助于這些“巨人肩上的工具”，各個層次的研究人員可直觀、方便地進行分析、計算及設(shè)計工作，從而大大地節(jié)省了時間5。2.基于matlab的數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)2.1基于matlab的數(shù)字加網(wǎng)函數(shù)簡介數(shù)字半色調(diào)的加網(wǎng)方法主要調(diào)幅加網(wǎng)技術(shù)和調(diào)頻加網(wǎng)技術(shù)，調(diào)幅加

5、網(wǎng)技術(shù)主要包括有理正切加網(wǎng)、無理正切加網(wǎng)和超細胞加網(wǎng)技術(shù)，調(diào)頻加網(wǎng)主要有誤差擴散法、抖動法、藍噪聲法、DBS 半色調(diào)方法以及點擴散法等。誤差擴散法最早由 Floyd-Steinberg 提出，該方法先利用閾值對圖像像素進行量化，然后再將量化產(chǎn)生的誤差擴散到該像素相領(lǐng)的未處理的像素上。誤差擴散的加網(wǎng)法通過把輸出信號與輸入信號之間的誤差分散到相鄰點中的這一方法實現(xiàn)減小圖像加網(wǎng)誤差的目的，從而大大地提高了圖像的加網(wǎng)質(zhì)量。誤差擴散法加網(wǎng)方法的優(yōu)點為所得半色調(diào)圖像效果比較好，圖像的色調(diào)豐富，其主要的缺點是加網(wǎng)后的半色調(diào)圖像可能會產(chǎn)生龜紋，并且圖像的高光和暗調(diào)部位也有可能出現(xiàn)和處理方向有關(guān)的滯后現(xiàn)象，使得

6、加網(wǎng)后的圖像邊緣部位比較容易出現(xiàn)不連續(xù)的過渡現(xiàn)象。抖動加網(wǎng)方法是一種點處理的加網(wǎng)方式，其輸出值與連續(xù)調(diào)加網(wǎng)圖像的對應(yīng)輸入值有關(guān)。抖動加網(wǎng)方法的算法主要可以分為隨機抖動 (Random Dither)和有序抖動 (Order Dither)算法兩大類。隨機抖動算法(也可以稱為白噪聲法)中，加網(wǎng)模板上的值是一組隨機產(chǎn)生的數(shù)值，隨機數(shù)值的產(chǎn)生范圍在原始連續(xù)調(diào)圖像的最小灰度值到最大灰度值這兩個數(shù)值之間。有序抖動加網(wǎng)算法的模板是有一定規(guī)律的，其最初是 1974 年由 Judice 提出的，有序抖動加網(wǎng)算法主要可以分為分散型(Disperse Dither)、聚集型(Cluster Dither)以及分散

7、式抖動法(Dispersed dithering)。比較典型的有 Bayer 抖動法、Halftone 抖動法、以及 Screw 抖動法。抖動加網(wǎng)方法的優(yōu)點主要有加網(wǎng)后圖像的點數(shù)與輸入的連續(xù)調(diào)圖像的點數(shù)相同，并且其加網(wǎng)的過程實現(xiàn)簡單，計算復(fù)雜性也比較小。2.2 借助Matlab研究數(shù)字加網(wǎng)的優(yōu)勢1.強大的數(shù)值計算功能圖像數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)是針對圖像進行研究的，而圖像是由網(wǎng)點表達的，將圖像離散為像素就意味著大量的數(shù)據(jù)計算。而Matlab強大的數(shù)值運算功能是其優(yōu)于其他數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件的重要原因，其中矩陣運算更是Matlab語言的核心，且表達自然、直接，可直接實現(xiàn)，而不用像大多數(shù)計算機語言那樣需用戶編寫循環(huán)語

8、句6。因此，利用Matlab強大的矩陣運算功能來實現(xiàn)水印技術(shù)非常合適。2.高效的圖像讀取、顯示與變換功能首先要求將數(shù)據(jù)從圖像中讀取出來，最后還要將處理過的數(shù)據(jù)輸出加網(wǎng)后的圖像。Matlab為用戶提供了專門的函數(shù)用以從圖像格式的文件中讀寫圖像數(shù)據(jù)和將數(shù)據(jù)顯示為圖像。這種方法不象其他編程語言那樣，需要編寫復(fù)雜的代碼，只需要簡單地調(diào)用Matlab提供的函數(shù)即可。除此之外，Matlab提供方便的頻率域與空間域轉(zhuǎn)換的函數(shù)，對于DCT、DWT的轉(zhuǎn)換非常方便7。3.豐富的圖像數(shù)字加網(wǎng)函數(shù)Matlab有各種圖像處理函數(shù),可實現(xiàn)對圖像的各種數(shù)字加網(wǎng)，比如說加網(wǎng)算法主要包括調(diào)幅加網(wǎng)技術(shù)的有理正切加網(wǎng)、無理正切加網(wǎng)

9、和超細胞網(wǎng)點技術(shù)，調(diào)頻加網(wǎng)技術(shù)的模式抖動和隨機抖動算法（Bayer 抖動、誤差擴散、偽隨機發(fā)生器等），還有混合加網(wǎng)技術(shù)。2.3模式抖動加網(wǎng)技術(shù)抖動技術(shù)是將輸入比較回路的圖像像素值與閾值信號比較，當(dāng)像素值大于或等于閾值中對應(yīng)的值時，將二值化圖像的像素值設(shè)置為 1（白），否則為 0（黑）。如圖 1所示，抖動算法的基本原理和過程為：假定有一個 mn 的抖動矩陣，L(x, y)為輸入像素值，則它在抖動矩陣中對應(yīng)的位置(i, j)應(yīng)該為：i=x mod m，y mod n，其中的 mod 表示取模運算。然后，如果像素點(x，y)的像素值 L(x，y)滿足：L(x，y)D，那么該點的像素值就為 1(白)，

10、否則為 0(黑)。 圖 1抖動加網(wǎng)的一般原理圖2.4 誤差擴散抖動加網(wǎng)當(dāng)我們將數(shù)字圖像中像素的灰度值與偽隨機抖動矩陣中的相應(yīng)閾值進行比較時，若前者大于或等于后者，我們就直接將其置為 1(白)，否則置為 0(黑)。因此，在每個像素處就必然存在著一定的灰度值誤差。但是如果這個誤差被擴散到了周圍的像素中，那么它對最后的二值圖像的影響就沒有以前的那樣明顯了，這就是誤差擴散抖動加網(wǎng)的基本思想。如圖2所示為誤差擴散抖動加網(wǎng)的工作原理.圖 2 誤差擴散抖動原理圖2.5 數(shù)字加網(wǎng)在matlab中的常用函數(shù)1. 數(shù)據(jù)輸入輸出函數(shù)imread和imwrite：可以讀寫bmp,jpg/jpeg,tif/tiff,p

11、ng,hdf,pcx,wxd格式文件。讀索引文件時，還可以得到相應(yīng)的調(diào)色板數(shù)據(jù)。2. 圖像顯示函數(shù)imshow：顯示一幅圖像；imfinfo：可以得到讀入圖像的信息。如文件的大小、格式、格式版本號、圖像的高度、寬度、顏色類型（真彩色，索引圖）等。3. 實驗及實驗分析3.1 實驗步驟1. 選取實驗圖像。實驗選取了大小為256256的標準測試圖像lena圖像作為準備數(shù)字輸出的原始圖像，如圖3所示。圖3 lena圖像2. 在Matlab中，使用模式抖動算法對lena圖進行數(shù)字加網(wǎng)。模式抖動選用44 Bayer抖動矩陣,誤差擴散算法采用Floyd-Steinberg Filter模型。 有序抖動的具體

12、步驟為:假定用44的抖動矩陣(也可以成為閨值矩陣)D(4x4)，若圖像中某點的坐標為(x, y )，則首先需要計算該像素對應(yīng)比較點在抖動矩陣中的位置:i=xmod4 j=ymod4，式中之mod表示取模操作，i=xmod4的意思是i等于x被4除所得結(jié)果的余數(shù)，例如x=17, y=26,則i=1, j=2。用式算出像素點在矩陣中的對應(yīng)行列號是1和2，即是44矩陣中的D（1,2），假設(shè)此點(17, 25)的像素值是128，將其轉(zhuǎn)換為16階調(diào)的:128/256 X 16=8，再將8與D（1,2）=14進行比較，其中像素值小于對應(yīng)閡值矩陣中的點，所以將這個像素點二值化后的值為0。3. 在Matlab中

13、，使用誤差擴散算法對lena圖進行數(shù)字加網(wǎng)。誤差擴散算法采用Floyd-Steinberg Filter模型。3.2實驗結(jié)果及分析 圖5 誤差擴散加網(wǎng)圖 圖6模式抖動加網(wǎng)圖 1. Bayer抖動加網(wǎng)技術(shù)與誤差擴散加網(wǎng)技術(shù)像比較:Bayer抖動是將一個固定模式強加于整副圖像，從而使抖動后的二值圖像帶有該模式的痕跡，這是圖像處理中不希望出現(xiàn)的視覺副產(chǎn)品。 2.在使用Bayer抖動法抖動二值化圖像時，抖動矩陣的規(guī)格以4x4或8x8為宜，如果抖動矩陣太小，會使該抖動矩陣留下明顯的人工痕跡;若抖動矩陣太大，對進一步提高二值化的圖像質(zhì)量沒有明顯的效果。4.總結(jié)從上述理論分析及實驗可以看到，由于Matlab

14、軟件在數(shù)值計算、圖像處理方面的強大功能，可以方便快捷的實現(xiàn)數(shù)字加網(wǎng)算法，大大提高了編程效率。相對于其他編程語言，Matlab在數(shù)字加網(wǎng)的研究中具有絕對優(yōu)勢，是研究數(shù)字加網(wǎng)的高效實用工具。由于Matlab是一個開放式的平臺，用戶可以根據(jù)需求設(shè)立工具箱，集成各種預(yù)處理、嵌入、提取、攻擊水印算法，這樣更加可以起到事半功倍的效果。目前，數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)還沒有建立起統(tǒng)一的評價體系，我們有理由相信，有了MATLAB這樣一個高效實用的研究工具，會有越來越多的有識之士投入到數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)的研究和產(chǎn)業(yè)化進程中來，推動數(shù)字加網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展。參考文獻1 張麗強. 印刷圖像數(shù)字水印技術(shù)研究D. 長沙：國防科技大學(xué), 2005

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16、ize(J);K=J;for p=1:m; for q=1:n; if J(p,q)=128; K(p,q)=255; else K(p,q)=0; end Error=J(p,q)-K(p,q); if p1; J(p+1,q-1)=J(p+1,q-1)+(3/16)*Error; end if qn; J(p+1,q+1)=J(p+1,q+1)+(1/16)*Error; end end if qn J(p,q+1)=J(p,q+1)+(7/16)*Error; end endend K1=uint8(K);figure,imshow(I);figure,imshow(K1),imwrite(K1,lena fs.tif)2. I=imread(lena.t