绿噪声阈值数组生成算法BIPPCCA简要

binary pattern pair correlation construction algorithm:此算法是一种生成绿噪声阈值数组的算法。用这种绿噪声阈值数组进行半色调算法,既可以保持蓝噪声的点分布随机均匀的特点,也可以自定义点的大小,也就是保持调幅算法的优点。在后续的工作中应该会用到,这里做个记录。

1、初始化一个M*N的数组\varnothing,所有值为0;

2、随机选择\varnothing中的一个元素\varnothing \left [ m,n \right ],将其转换为1;

3、生成一个\left (0,1 \right ]的M*N的随机数数组U,用这个数组表示\varnothing中相应位置的元素转换成少数元素(此处为1)的概率。也就是一个LUT的作用。

4、对于\varnothing \left [ m,n \right ],计算所有\varnothing \left [ i,j \right ] = 0的相应位置的U[i,j]值。计算公式为:

\kappa (r,\Theta )是如下图的函数。其中\lambda _{}g=1/\sqrt{g/M},g是当前的灰度级,M是自定义的点的大小。

绿噪声阈值数组生成算法BIPPCCA简要_第1张图片

5、用此时的数组\varnothing构建一个卷积后的数组C.卷积核为:,其中,.

6、在数组\varnothing中定位U*C的值最大的元素,将这个元素转换成1;

7、如果达到指定灰度的元素数量,停止退出。否则转到第4步进行迭代。

说明:这是某一灰度级调整成绿噪声分布的算法。生成绿噪声阈值数组还需要进一步处理。

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