基于CMYK四色印刷模型的自適應去網紋算法

陸曉梅

（廣東工程職業技術學院信息工程學院，廣州　510520）

基于CMYK四色印刷模型的自適應去網紋算法

陸曉梅

（廣東工程職業技術學院信息工程學院，廣州510520）

0　引言

隨著信息科技的發展，越來越多的紙制印刷圖像通過掃描轉換成電子圖像。然而紙制印刷圖像是采用半色調網點印刷技術印刷的，這種技術是利用控制墨點的大小（調幅加網，AM）或者墨點的密度（調頻加網，FM）［1］來表現圖像的灰度或者色彩。其中調幅加網技術是廣泛使用的一種印刷技術，使用這種技術會使得掃描后的電子圖像的質量下降，因為存在大量的半色調網紋而受到影響（如圖1）。本文中將半色調印刷圖像經掃描后的得到的圖像上出現的網紋統稱為——半色調網紋（Halftone Pattern），實際上有兩種網紋存在，一種我們稱之為加網網紋（Screen Pattern），這種網紋是由于印刷品本身色調的不連續性，即本身存在的加網間隙經過掃描儀掃描放大后出現的網紋。另一種是摩爾網紋（Moiré Pattern），摩爾網紋形成原因是非常復雜的［2］，就彩色印刷圖像而言，影響圖像質量最顯著的摩爾網紋是由于顏色分量之間相互干涉產生的。如圖2，說明了網點以不用角度交織印刷產生摩爾網紋的效果不同。顏色分量相互干涉在頻譜上表現為具有矢量相加的特點，如圖3。

圖1　掃描圖像中的半色調網紋

圖2　網點以不用角度交織印刷產生摩爾網紋的效果不同

目前去網紋算法主要分為四類：空間域方法［3-11］、頻率域方法［12］、頻率域空間域混合方法［13］和基于小波的去網紋方法［14-16］?？臻g域方法主要是利用圖像顏色空間局部區域像素的關聯性，通過一定的方法得到像素的估計值，使圖像像素之間趨于平緩。這類算法時間復雜度較低，易于實現，且能做到實時處理。頻率域方法一般來說主要是利用半色調網紋的周期性，在頻譜上表現為一些對偶出現的亮點（或者尖峰），針對這些亮點進行處理，這類算法處理后的圖像效果很好，丟失圖像信息較少，缺點是需要進行快速傅立葉變化和反變化，計算量比較大。本文中提出的算法就是屬于此類算法?？朔似渌祟惙椒ù嬖诘牟檎翌l率尖峰不準確或過多的缺點，能夠準確快速地查找到半色調尖峰（Halftone Peaks），從而進行處理。應該說作為一個半色調圖像后處理算法，本文中算法是相當優秀的。第三類算法是空間域和頻率域混合算法，這類算法有的是在頻率域上對圖像進行分析，例如找出圖像的加網頻率等，得到一些參數，根據這些參數在空間域上實現去網紋操作?；蛘呒仍陬l率域上去網紋，又在空間域上去網紋，最后通過一些方法綜合兩種去網紋結果，得到最后的輸出結果。這類算法時間復雜度也是比較大的，算法復雜。第四類算法基于小波變化的時頻特性，提取網紋信息，針對不同頻率、不同空間細節作相應處理。這是一類正在發展中的算法，處理后的圖像需要后處理以獲得更好的結果。且容易引入人工現象，如振鈴現象（Ring）等。

圖3　

1　CMYK_ANF算法

本文中提出了一種基于CMYK四色印刷模型的自適應陷波濾波算法 （CMYK Printing Model Based Adaptive Notch Filter Algorithm，CMYK_ANF算法），該算法利用CMYK四色印刷的加網規則及彩色半色調圖像摩爾網紋產生的原因，準確地判別影響圖像質量的半色調尖峰，進而選取該尖峰所在的局部區域進行陷波濾波處理。

1.1CMYK四色印刷［17］

CMYK四色印刷的角度一般是青色（Cyan）15°（也可以看成是105°）、品紅（Magenta）75°、黃色（Yellow）0°（也可以看成是90°）、黑色（Black）45°。青色和品紅的角度有時候可以互換。

人眼對于黑色是最敏感的，而通常人眼對于以45°角印刷的半色調網紋最不敏感，所以黑色通常以45°度角印刷，這樣能夠一定程度上削弱黑色半色調印刷產生的半色調網紋對人眼所帶來的干擾效果。這也是為大部分灰度半色調圖像的加網角度為45°的原因。C、M、K的半色調網點是一樣大小的，換句話說就是加網頻率一樣，Y的網點大小要略大于C、M、K，為它們的1.1倍。

1.2計算半色調尖峰

本文中提出的方法是利用了CMYK四色印刷的規律及摩爾網紋產生的原因，利用平面幾何知識快速準確地在頻譜上算出影響掃描半色調圖像的半色調網紋頻率尖峰。然后選取頻率尖峰所在的局部區域進行陷波處理。

（1）找出一個加網尖峰

掃描半色調圖像上的加網網紋對于圖像的影響要比摩爾網紋的影響要大。換句話說就是加網網紋的頻率譜比摩爾網紋的頻率譜要強：

在頻譜上表現為加網網紋的頻率尖峰要比摩爾網紋的頻率尖峰要顯著（如圖3示，加網網紋的尖峰要明顯高于摩爾網紋的尖峰），利用這一特點，我們很容易在頻譜上找到一個加網網紋的頻率尖峰。具體方法為：

通常選取紅色分量的頻譜，在其除頻譜中心一定范圍以外的頻譜上找到一個最大值（記為（u，v）），實驗表明這一最大值就是青色（Cyan，C=1-R）加網頻率的尖峰。

圖4　某512×512大小的掃描半色調圖像的紅色分量的頻譜（經過平滑處理）

（2）計算出所有半色調網紋的頻率尖峰

對于一張X×Y的掃描半色調圖像，其加網網紋的頻率尖峰均分布在某一橢圓之上，該橢圓滿足：

①確定加網網紋的頻率尖峰

很容易知道（1）中找到的頻率尖峰是位于橢圓之上的，因此有：

將b代入（4）式，就可以算出a，那么加網網紋頻率尖峰所在的橢圓就確定了：

因此取θ=15°，45°，75°，…，335°代入（6）可以算出C、M、K的12個頻率尖峰的粗略位置。

而Y的頻率尖峰處在另一橢圓之上，該橢圓為：

其角度分布為0°，90°，180°，360°，代入可得到Y的四個頻率尖峰的粗略位置。

②確定摩爾網紋的頻率尖峰

由于摩爾網紋的干涉具有明顯的矢量相加性，這種幾何特性是我們能夠很方便快捷地通過幾何計算得到摩爾網紋的一個頻率尖峰。我們將摩爾網紋分為高頻摩爾網紋 （其頻率高于加網頻率）和低頻摩爾網紋（其頻率低于加網頻率），而低頻摩爾網紋的處理是比較難的，因為頻譜的低頻部分包含的圖像的基本信息。對于低頻摩爾網紋，其某一個頻率尖峰的確定，本文中選取15°（青色加網網紋頻率尖峰）和165°加網網紋頻率尖峰（洋紅加網網紋頻率尖峰）來確定，如圖5：

圖5　低頻摩爾網紋產生的干涉示意圖

高頻摩爾網紋確定的方式與此類同。

③半色調頻率尖峰坐標的校正

由于圖像在掃描過程中可能存在一定的傾斜，因此我們通過幾何計算得到在頻譜上得到的尖峰的坐標，是一個頻率尖峰的粗略位置，還需要進一步的確定。因此我們選取計算出來的頻率尖峰坐標所在的局部區域，在該區域內查找最大值，則該最大值的坐標位置就是半色調網紋頻率尖峰的準確位置。

1.3去網紋

本文采用的去網紋方法為陷波濾波。使用的陷波濾波器為高斯陷波濾波器：

具體方法為選取半色調網紋頻率尖峰所在的局部區域進行陷波處理，這樣可以避免整個頻譜與陷波濾波函數相乘，減少算法時間復雜度。局部區域的大小以能覆蓋半色調尖峰突起區域為宜，對于低頻摩爾網紋選取的局部區域的大小應該偏小。濾波器的參數應根據選取的區域而定。

1.4實驗結果

本文實驗數據均由臺灣致伸科技股份有限公司提供。圖6-圖7為經過CMYK_ANF處理后的效果圖，圖8經過CMYK_ANF處理后圖像局部實際尺寸的比較。

圖6　

圖7　

圖8（a）原圖局部（實際大小）；（b）處理后的效果圖局部

2　結語

本文中提出了一種新的自適應去網紋算法。該算法利用CMYK四色印刷的規律及摩爾網紋形成的原因，準確快速地找到影響圖像質量的半色調網紋的頻率尖峰，從而針對尖峰進行處理。經過實驗證明和比較，該算法去網紋效果顯著，對于摩爾網紋特別是低頻摩爾網紋的去除效果理想。由于該算法有針對性地處理影響圖像質量的半色調網紋，在取得理想效果的同時，又盡可能多地保存了圖像的細節與信息，是一個優秀的半色調圖像去網紋后處理算法。

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Scanned Halftone Image；CMYK Printing；Descreen

Adaptive Descreening Algorithm Based on CMYK Printing Model

LU Xiao-mei
（Department of Computer Information，Guangdong Polytechnic College，Guangzhou 510520）

1007-1423（2015）20-0072-06

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.20.016

陸曉梅（1976-），女，江西南昌人，碩士，講師，研究方向為計算機應用

2015-03-24

2015-07-08

針對調幅加網印刷品掃描圖像，提出一種自適應去網紋算法。該算法根據CMYK四色印刷規律及彩色圖像上影響圖像質量比較顯著的摩爾網紋形成的原因，通過在傅立葉頻譜（討論的頻譜均為對數化和中心化后的頻譜，以下同）上準確地找到半色調尖峰，從而針對尖峰進行處理，能夠使處理后圖像獲得很好的質量，同時又盡可能地保存圖像的信息。該算法對摩爾網紋，特別是低頻摩爾網紋去除效果顯著，這也是該算法優于其他一般去網紋算法的地方。

掃描半色調圖像；CMYK四色印刷；去網紋

Presents a novel adaptive descreening algorithm for scanned halftone images that printed with AM screening.The proposed algorithm based on the rule of CMYK printing and how the moiré patterns formed，which can exactly find out the halftone peaks in the Fourier spectrum and have them processed.Because of only having the halftone peaks processed，the restored images not only have good quality，but also greatly preserve the image information.More importantly，the algorithm is more preponderant than other current descreening methods to remove moiré patterns（especially low frequency moiré patterns）.