基于FCM聚类及抖动半调的数码迷彩生成方法

数码迷彩因其不规则、不平滑的边缘特征而具备更强的伪装适应性．为快速有效地生成实用型数码迷彩,在传统迷彩基础上,提出一种基于误差扩散（E—D）抖动半调的数码迷彩生成算法．利用像素的三基色分量值作为特征值对迷彩原图作模糊C均值（FCM）聚类分析以提取迷彩主色,结合图像缩放、Gaussian滤波等图像处理,运用E—D抖动半调方法将传统迷彩图转换成数码迷彩图．实验证明,生成图既保持了迷彩原图的颜色分布及纹理特征,也具备了不规则的、锯齿状的边缘特征,有效地提高了迷彩的伪装隐蔽性能．     

多灰度级halftoning图像处理的新算法

提出ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ图像处理的一种新算法——匹配误差的扩散算法,它有效地消除了误差扩散算法的一些缺点．不仅如此,匹配误差的扩散算法也被用于多灰度级的ｈａｌｆｔｏｎｉｎｇ图像,结果表明有较好的视觉效果．