数字半色调技术是基于人眼的视觉特征和图像的成色特征,利用数学、计算机等工具.在二值设备或有限灰度级设备上再现图像的一门技术.通过数字半色调技术可将连续灰度的图像或者彩色图像逼真地呈现在纸质等印刷产品上.该技术广泛应用于印刷、纺织、图像压缩传输、数字水印防伪、医学等多种领域,因此研究数字半色调技术具有重要的现实意义和应用价值.　　 本文从数字图像处理的角度.对数字半色调技术及其应用广泛的误差扩散算法进行了全面系统的研究.首先简要阐述了数字半色调技术的研究背景和基本原理,重点对误差扩散算法的思想、原理及其三大影响因素进行了深入讨论,然后对最新侧重增强边缘结构细节特征的误差扩散算法进行实验和评价.论文针对半色调图像中的细节再现问题,提出了三种改进的误差扩散新算法:　　 1.针对保持灰度图像的整体亮度特征的要求,使用全局阈值迭代法求连续调图像的最佳阈值,将其作为误差扩散法生成半色调图像的自适应阈值.该算法对自适应闽值的选取,既简单易行,又能很好的再现图像的亮度特征.　　 2.基于HVS模型和图像梯度特征,提出一种符合HVS特征模型的误差扩散算法,同时利用一阶梯度边缘滤波器(First-Order Gradient Shaping Filter)反馈局部细节的变化信息,提高数字半色调图像的质量.实验表明,由所提出算法得到的半色调图像既增强了局部边缘细节特征.同时还符合了人眼低通滤波的特征.　　 3.为了清晰地呈现图像中的边缘、结构和纹理等细节,提出以Ostromoukhov算法为基础、根据图像灰度空间的局部分布特征,通过计算误差扩散每个像素点的局部结构视觉反馈信息.对原算法中常量阈值进行空间动态调节的算法改进.实验结果表明,改进后的算法能清晰自然地再现图像细节,且由其产生的半色调图像符合蓝噪声特性.同时.使用了三项重要的图像质量参数PSNR、UIQI和SSIM评测改进后生成的半色调图像,结果表明,本文算法均有较好表现.