针对现有数字水印算法对于几何攻击稳健性差、嵌入彩色版权图像信息量过多导致效率低下等问题,提出一种基于SURF(speed up robust features)几何校正和半色调映射加密的彩色零水印算法。基于SURF提取载体图像的特征点,并将其特征点信息保存为密钥用于实现盲检测。在版权验证过程中,提取受攻击图像的特征点并进行密钥匹配,使用筛选后的特征点估计出仿射矩阵,对受攻击的图像进行几何校正。同时,根据半色调原理对版权标识进行预处理,使用像素扩展的三通道二值矩阵表示彩色图像,并根据加密规则对水印图像进行半色调子块映射加密,在减少嵌入信息量的同时保留了彩色版权图像的颜色和结构信息,增加了水印信息的安全性。实验结果表明,提出的零水印算法在面对几何攻击和非几何攻击时都具有很强的稳健性,生成的零水印信息更安全。

光栅防伪技术由于成本低、适用范围广、呈现方式多样, 被广泛应用于印刷产品的防伪中。基于单重光栅防伪方法, 探索了多重光栅解码下隐藏信息的三维显示方法, 分析了不同加网线数、网点面积率、隐藏信息在色版中的嵌入距离差和嵌入顺序等参数对图像的隐藏和显示效果的影响。在此基础上, 以隐藏和显示的三维效果的最佳参数为依据, 进行了实际印刷的验证, 实验结果与理论模拟获得一致的效果, 证明了该方法的科学性和实用性, 可用于实际印刷包装品的防伪, 增强产品防伪的效果。

在电子纸行业中, 为了减少光刻次数、降低成本, 部分产品的TFT基板会采用半色调掩膜工艺, 传统的一次湿刻一次干刻(1W1D)方法要求半色调掩膜光刻胶厚度与均一性同时满足较高要求, 管控难度大, 导致曝光多次返工浪费产能; 而且, 1W1D的刻蚀均一性很差, 使玻璃四周沟道a-Si过薄, 影响良率。为了改善这两方面的问题, 我们参考了非电子纸产品的两次湿刻两次干刻(2W2D)工艺。然而非电子纸的2W2D工艺会产生较长的a-Si拖尾现象, 导致较大的寄生电容, 造成良率损失; 此外, a-Si残留和沟道特性问题也阻碍了电子纸良率的进一步提升。因此, 我们通过降低两次湿刻时间, 改善灰化条件, 减小a-Si拖尾长度; 建立a-Si处理工序, 消除a-Si残留; 调整a-Si成膜条件和钝化层成膜前处理条件, 改善沟道特性。实验结果表明: 采用改善后的2W2D工艺可以完全满足电子纸的特性要求, 并且相比于1W1D方法, 得到的沟道厚度均一性提升50%, 阵列检测良率提升4%~10%; 同时无需管控半色调掩膜光刻胶的均一性, 仅满足光刻胶厚度的管控要求即可, 使曝光返工比例降低60%。改善后的2W2D工艺有效改善了电子纸产品的沟道特性与刻蚀均一性, 提升了产品良率, 减少了产能浪费, 降低了成本, 对4次光刻电子纸产品具有重要指导意义。

通过对TFT-LCD行业用显影液浓度(质量分数)C1和其中酸根离子浓度(质量分数)C2与半色调光刻胶膜厚(Half Tone Thickness, THK)的影响研究, 提出了改善THK波动的方法。首先, 固定光刻工艺生产条件, 采用单因素实验法分别对C1和C2对THK的影响进行试验, 研究表明, C1、C2的变化都会影响显影液的显影能力, 导致THK的变化, 且都呈线性负相关。其次, 根据C1和C2变化对THK的影响程度, 将二者之间建立公式对应关系, 通过系统对C1进行调整, 改善C2波动的影响。最终将关系公式导入系统, 稳定了显影能力, 有效改善了THK的波动, 沟道相关不良发生率从0.20%以上降低到0.03%以下。

随着现代社会对信息承载量的需求越来越多, 提出了一种基于双通道的三维效果宿主图像的半色调全息水印方法。该方法利用双通道技术将两幅三维效果宿主图像的半色调全息水印图像合成一幅图, 接着制作成计算全息图, 在重现的时候, 一幅计算全息图能够显示出两幅水印图像。制作成的计算全息图可以增加信息传输中的安全性与保密性, 双通道技术可以增加传输过程中的信息量, 三维效果技术可以在不改变编码效率的情况下增强视觉效果。半色调编码全息水印能更好地提升全息水印的鲁棒性。

基于蒙特卡罗方法思想, 结合半色调印刷品网点的结构属性, 提出一种研究半色调印刷品呈色性质的模拟方法。考虑光的粒子属性, 以程序化语言描述光子在半色调印品中的传播历程, 涵盖光子从入射到传播终止的全过程, 体现承印物、油墨、网点形状以及面积率变化对光散射行为的影响。对175 lpi的不同网点结构模拟结果表明: 该算法能合理模拟光与印品相互作用, 适用于光子在多种网点结构中的散射模拟。模拟后的光子能量及位置分布均能可视化显示, 经统计分析可转化为反射率、光子分布, 散射距离等信息, 为半色调印品的微观研究及质量控制提供一种新思路。

混合误差测度函数的建立是利用多尺度小波系数融合建立的边界误差测度函数和改进的K-means聚类法建立的区域误差测度函数。小波域多尺度信息通过二维离散小波变换方法得到，从空间域到小波域的变换为原来的二维图像提供了一种紧凑的多尺度表征形式。利用这一紧凑的表征形式从少数幅值较大的小波系数中捕获图像的关键特征。应用基于区域的直接二值搜索方法最小化初始图像和半色调图像的误差，得到最优数字半色调图像。实验结果表明，该算法与基于模型的数字半色调（LSMB）算法比较，半色调图像均方误差值（MSEv）值降低了0.127，峰值信噪比（PSNR）值提高了12.72 dB。对原图和半色调图像进行频域变换，通过分析半色调噪声频谱图发现，半色调噪声谱仅分布在中、高频段，无很强的周期分量，且局部的频谱分量从低到高逐步增加，人眼视觉不敏感。对4种不同像素尺度进行半色调后，该方法计算时间均小于LSMB算法，从这个角度来看，该算法具有较快的收敛速度。

提出采用小波域多尺度信息融合的方法建立数字半色调尺度相关的误差测度函数。利用尺度间小波系数的自相关性融合层间的小波细节系数，采用加权最小平方法建立边缘误差测度函数。应用改进的K-means 聚类法将原图像分割为几个区域，利用各区域方差倒数做为权重，建立区域误差测度函数。应用改进直接二值搜索方法最小化初始图像和半色调图像的误差，得到最优的数字半色调图像。模拟结果表明了提出算法的有效性。

应用K-menas聚类法进行灰度图像分割，计算各个分割区域像素的均值和方差，通过分析各区域像素均值和方差发现随机误差项具有异方差性，应用加权最小平方法构建新的能量函数，采用各个分割区域像素方差倒数作为权重因子，进行半色调图像的转换。所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法(LSMB)相比，随着聚类分区的增加，图像平滑且边缘清晰度增加，尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较，该算法的均方误差值（MSEv）有所降低，而权重信噪比（WSNR）和峰值信噪比（PSNR）则有一定提高，模拟实验结果验证了算法的有效性。该算法四次迭代计算以后，收敛误差降到0.20以下，具有较快的收敛速度。