数字半色调技术是基于人眼的视觉特性和图像的呈色特性，利用数学、计算机等工具，在二值设备或有限灰度级设备上实现图像再现的一门技术。该技术广泛应用于打印技术、印刷、纺织、数字图像的压缩存储、图像的传输、医学等各个领域，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。目前使用最广泛的数字半色调技术是误差扩散半色调技术。论文详尽的分析了半色调技术的意义和发展现状，认识到研究此领域的必要性。在研究误差扩散数字半色调技术过程中，首先简要介绍了数字图像的表示、人眼的视觉特性、数字半色调技术的基本原理，简要阐述了数字半色调技术的分类，如点处理算法，领域处理算法和迭代处理算法，还给出了数字半色调图像质量评价标准。论文详细分析了几种经典的误差扩散法，如F-S误差扩散算法、点扩散法、基于模型的误差扩散法、蓝噪声误差扩散法和边缘增强误差扩散法，并且对这几种典型的误差扩散算法的性能进行了比较。随后，对误差扩散算法的性能进行了深入的研究，涉及到了误差扩散原理的分析、像素扫描路径的选取、量化阀值的选取、误差滤波器系数的设置、半色调中的形变以及算法的稳定性分析。在前述研究的基础上，文中提出了一种改进的算法，即基于边缘检测的双反馈误差扩散算法，同时对该算法的原理进行了详细地阐述。在该改进算法中，提取边缘像素点的方法，如何选取误差扩散滤波器和反馈滤波器，如何选取阀值以及整个算法实现方法都做出了详尽的阐述。最后，将改进算法得出的仿真结果与传统F-S算法得出的仿真结果进行了比较，给出了她们的客观评价参数。可以看出，改进算法起到了明显的边缘增强效果，获取的图像龟纹明显减少，图像更加清晰。