현재 전기 습윤 전자 종이 디스플레이의 그레이스케일 단계가 구동 칩의 제한과 잉크 역류의 영향으로 인해 이미지의 그레이스케일 풍부도가 부족하고 세부 구분이 어려운 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 전기 습윤 전자 종이를 위한 이미지 그레이스케일 정보 적응형 오류 확산 기술을 제안한다. 먼저, 입력 이미지를 노이즈 제거 및 그레이스케일 처리하여 256단계 그레이스케일을 가진 원본 참조 이미지를 얻는다; 다음으로, 서브픽셀 엣지 검출을 통해 이미지를 엣지 영역과 부드러운 영역으로 세밀하게 분할한다: 본 논문은 엣지 영역을 강조하고, 이미지 인접 영역의 그레이스케일 변화에 따라 부드러운 영역의 텍스처를 최적화하여 인간 눈의 국부 시각 특성에 부합하도록 한다; 마지막으로, 원본 이미지의 그레이스케일 정보 분포 특성에 따라 임계값을 조정하여 적응형 오류 확산을 수행하여 보다 정밀한 이미지 복원을 실현한다. 실험 결과, 본 알고리즘으로 처리한 이미지는 5점 척도 평균 의견 점수 4.2278점을 획득하였고, 이미지 평균 최대 신호 대 잡음비는 45.9033 dB로, 다른 최신 기술 대비 16.47%~48.89% 향상되었다; 평균 시각 정보 보존도는 0.9643으로, 다른 최신 기술 대비 1.53%~50.02% 향상되었다. 본 논문에서 제안한 방법은 전기 습윤 전자 종이의 이미지 경계를 더욱 선명하게 하고 세부 복원도를 높여 전기 습윤 전자 종이의 가독성을 향상시켰다.

전기 습윤 전자 종이;그레이스케일 단계;오류 확산;이미지 그레이스케일 정보