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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡侑錚
研究生(外文):Yu-Cheng Tsai
論文名稱:以轉換取代交換之直接二元搜尋影像半色調演算法研究
論文名稱(外文):The Research of Replacing Swap with Toggle in Direct Binary Search Halftoning Algorithm
指導教授:廖俊睿
口試委員:夏英峰郭世崇
口試日期:2017-07-03
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:電機工程學系所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:48
中文關鍵詞:直接二元搜尋法半色調轉換交換
外文關鍵詞:direct binary searchhalftoningtoggleswap
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直接二元搜尋法(Direct Binary Search, DBS)是目前產生半色調圖像品質最好的方法,它是透過模擬人眼的低通濾波器進行一連串的轉換與交換,最終得到最小的均方感知誤差,雖然得到的半色調圖像品質好,但由於計算量龐大,所需時間也較多。

之前所提出的Monotonically Non-Decreasing Swap (MNDS) DBS,由於交換較耗時,因此將轉換與交換分開來做,在影像品質差不多的前提下降低了執行時間,為了能再降低更多執行時間,本篇論文只使用收斂速度較快的轉換而不使用交換,並做多輪的轉換,且每一輪使用的濾波器都不同,目的是為了產生類似交換的效果,最終在執行時間與影像品質兼顧的條件下,得到最佳的濾波器組合。
Direct binary search (DBS) is an image halftoning algorithm which can produce the best halftoned image quality. It simulates human visual system through a low-pass filter. It then uses a series of operations called toggles and swaps to obtain the lowest total squared perceived error. Although it can produce superior halftone quality, its computational load is high and its execution time is quite long.

Through theoretical analysis, monotonically non-decreasing swap (MNDS) DBS separates the operations of toggle and swap. It first let the toggle operations converge and, then, proceed to the swap operations. However, the time required for swap to converge is much longer than toggle. In this thesis, we seek to use only the faster toggle operations without using swap operations. By using multiple rounds of toggle operations and using different filters in each round, we can produce an effect that is similar to swap. Considering the tradeoff between image quality and execution time, we find the best combinations of filters in the multiple rounds of toggles.
誌謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目次 iv
圖目次 v
表目次 vi
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2方法簡述 3
1.3論文架構 3
第二章 背景介紹 4
2.1直接二元搜尋法(Direct Binary Search) 4
2.2 Monotonically Non-Decreasing Swap DBS方法 8
2.3徑向平均功率頻譜 19
2.4總結 20
第三章 研究方法 21
3.1高斯濾波器 21
3.2研究動機與方法 23
3.3總結 24
第四章 實驗結果 25
4.1實驗軟硬體設備與實驗用圖 25
4.2 σ大小的選取 27
4.3 σ大小的排序 30
4.4轉換輪數的決定 41
4.5成果圖 45
4.6總結 46
第五章 結論 47
參考文獻 48
[1]R. Ulichney, Digital Halftoning. Cambridge, MA, USA: MIT Prss,1987.
[2]R. W. Floyd and L. Steinberg, “An adaptive algorithm for spatial gray scale,” J. Soc. Inf. Display, vol. 17, no. 2, pp. 75-77, 1976.
[3]M. Analoui and J. P. Allebach, “Model-based halftoning using direct binary search,” Proc. SPIE, vol. 1666, pp. 96-108, Aug. 1992.
[4]D. J. Lieberman and J. P. Allebach, “Efficient model based halftoning using direct binary search,” in Proc. IEEE Int. Conf. Image Process., vol. 1. Oct. 1997, pp. 775-778.
[5]D. J. Lieberman and J. P. Allebach, “A dual interpretation for direct binary search and its implications for tone reproduction and texture quality,” IEEE Trans. Image Process., vol. 9, no. 11, pp. 1950-1963, Nov. 2000.
[6]J. R. Liao, “Theoretical bounds of direct binary search halftoning,” IEEE Trans. Image Process., vol. 24, no. 11, pp. 3478-3487, Nov. 2015.
[7]R. Ulichney, “Dithering with blue noise,” Proc. IEEE, vol. 76, no. 1, pp. 56-79, Jan. 1988.
[8]S. H. Kim and J. P. Allebach, “Impact of HVS models on model-based halftoning,” IEEE Trans. Image Process., vol. 11, no. 3, pp. 258-269, Mar. 2002.
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