| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文主要研究工作和创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构与章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 数字半色调技术及评价方法 | 第20-34页 |
| 2.1 数字半色调的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 数字半色调技术的基本方法 | 第21-29页 |
| 2.2.1 抖动法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 邻域处理法 | 第23-28页 |
| 2.2.3 迭代优化法 | 第28-29页 |
| 2.3 质量评价方法 | 第29-33页 |
| 2.3.1 主客观评价 | 第29-31页 |
| 2.3.2 基于人类视觉模型的半色调图像质量评价方法 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于图像边缘增强的数字半色调技术 | 第34-55页 |
| 3.1 图像边缘像素的提取 | 第34-39页 |
| 3.1.1 图像的边缘 | 第34页 |
| 3.1.2 边缘的检测方法 | 第34-39页 |
| 3.2 基于多灰度图像边缘增强的无序误差扩散方法 | 第39-45页 |
| 3.2.1 F-S算法的缺陷分析 | 第39-40页 |
| 3.2.2 多灰度图像边缘增强的无序误差扩散方法原理 | 第40-43页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 3.3 基于图像系数优化的边缘增强误差扩散方法 | 第45-53页 |
| 3.3.1 经典误差滤波核系数的调整 | 第45-47页 |
| 3.3.2 调整误差滤波核系数的对称性 | 第47页 |
| 3.3.3 基于图像系数优化的边缘增强误差扩散方法原理 | 第47-51页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 纹理信息融合多尺度结构化森林数字半色调技术 | 第55-69页 |
| 4.1 基于结构化森林的快速边缘检测方法 | 第55-59页 |
| 4.1.1 随机决策森林 | 第55-56页 |
| 4.1.2 结构化随机森林 | 第56-58页 |
| 4.1.3 多尺度边缘检测 | 第58-59页 |
| 4.2 纹理分区模型的构建 | 第59页 |
| 4.3 纹理信息融合多尺度结构化森林误差扩散方法 | 第59-61页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第61-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 激光雕刻凹印印版滚筒网穴的实验研究 | 第69-83页 |
| 5.1 激光雕刻制版流程 | 第69-72页 |
| 5.1.1 基本原理 | 第69-70页 |
| 5.1.2 实验条件 | 第70-71页 |
| 5.1.3 实验过程 | 第71-72页 |
| 5.2 凹版网穴质量检测系统 | 第72-78页 |
| 5.2.1 机器视觉检测系统的构建 | 第72-73页 |
| 5.2.2 图像采集系统的设备硬件选型 | 第73页 |
| 5.2.3 凹版网穴的数字图像处理 | 第73-76页 |
| 5.2.4 凹版网穴的质量判别 | 第76-78页 |
| 5.3 数字半色调算法的实验结果及分析 | 第78-81页 |
| 5.3.1 实验内容 | 第78页 |
| 5.3.2 实验与分析 | 第78-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 结论与展望 | 第83-87页 |
| 6.1 结论 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 附录:攻读硕士学位期间学术成果和参与项目的情况 | 第95页 |
