半色调是一种复印技术，它通过使用点来模拟连续色调图像，点的大小或间距各不相同，从而产生类似渐变的效果。[1] “Halftone”也可以用来特指由此过程产生的图像。[1]
在连续色调图像包含无限范围的颜色或灰色的情况下，半色调过程将视觉再现减少为仅使用一种颜色墨水打印的图像，以不同大小（脉冲宽度调制）或间距（频率调制）的点为单位或两者。这种复制依赖于基本的光学错觉：当网点很小时，人眼将图案区域解读为平滑色调。在微观层面上，显影后的黑白胶片也只有两种颜色，而不是无限范围的连续色调。有关详细信息，请参阅胶片颗粒。
正如彩色摄影随着滤镜和胶片层的增加而发展一样，彩色印刷也可以通过对每种减色法重复半色调过程来实现——最常见的是使用所谓的“ CMYK 颜色模型”。[2]墨水的半透明特性允许不同颜色的网点产生另一种光学效果：全彩色图像。[1]由于无法准确确定各个点的位置，因此这些点会部分重叠，从而导致加法和减法混色的组合，称为自动典型混色。
反向半色调
逆半色调或去网是从半色调版本重建高质量连续色调图像的过程。逆半色调是一个病态问题，因为不同的源图像可以产生相同的半色调图像。因此，一个半色调图像具有多个似是而非的重建。此外，色调和细节等信息在半色调处理过程中会被丢弃，因此无法恢复。由于各种不同的半色调图案，使用哪种算法以获得最佳质量并不总是很明显。
由于将半色调调整为较低分辨率而导致的空间混叠导致天空中的点
有许多情况需要重建。对于艺术家来说，编辑半色调图像是一项具有挑战性的任务。即使是像改变亮度这样的简单修改，通常也可以通过改变色调来实现。在半色调图像中，这还需要保留规则图案。这同样适用于更复杂的工具，如修饰。许多其他图像处理技术旨在对连续色调图像进行操作。例如，图像压缩算法对这些图像更有效。[17]另一个原因是视觉方面，因为半色调会降低图像质量。由于半色调图像中的色调变化有限，原始图像的突然色调变化被消除。它还会引入扭曲和视觉效果，例如摩尔纹. 特别是在报纸上印刷时，由于纸张的特性，半色调图案变得更加明显。通过扫描和重新打印这些图像，云纹图案得到了强调。因此，在重印之前重建它们对于提供合理的质量很重要。
空间和频率过滤
该过程的主要步骤是去除半色调图案和重建色调变化。最后，可能需要恢复细节以提高图像质量。半色调算法有很多种，主要可分为有序抖动、误差扩散和基于优化的方法。选择合适的去网点策略很重要，因为它们会生成不同的图案，并且大多数反向半色调算法都是为特定类型的图案设计的。时间是另一个选择标准，因为许多算法是迭代的，因此相当慢。
去除半色调图案最直接的方法是在空间域或频域中应用低通滤波器。一个简单的例子是高斯滤波器。它丢弃了使图像模糊的高频信息，同时减少了半色调图案。这类似于我们在观看半色调图像时眼睛的模糊效果。无论如何，选择合适的带宽很重要。太有限的带宽会使边缘模糊，而高带宽会产生嘈杂的图像，因为它不会完全消除图案。由于这种权衡，它无法重建合理的边缘信息。
通过边缘增强可以实现进一步的改进。将半色调图像分解为其小波表示允许从不同频带中挑选信息。[18]边缘通常由高通能量组成。通过使用提取的高通信息，可以不同地处理边缘周围的区域以强调它们，同时在平滑区域中保持低通信息。
基于优化的过滤
反向半色调的另一种可能性是使用基于人工神经网络的机器学习算法。[19]这些基于学习的方法可以找到尽可能接近完美的去网技术。这个想法是根据实际的半色调图像使用不同的策略。即使对于同一图像中的不同内容，策略也应该不同。卷积神经网络非常适合对象检测等任务，它允许基于类别的去网化。此外，他们还可以进行边缘检测以增强边缘区域周围的细节。生成对抗网络可以进一步改善结果。[20]这种类型的网络可以人工生成内容并恢复丢失的细节。然而，这些方法受到所用训练数据的质量和完整性的限制。训练数据中未表示的看不见的半色调模式很难去除。此外，学习过程可能需要一些时间。相比之下，与其他迭代方法相比，计算反半色调图像的速度很快，因为它只需要一个计算步骤。
查找表
与其他方法不同，查找表方法不涉及任何过滤。[21]它通过计算半色调图像中每个像素的邻域分布来工作。查找表为给定像素及其分布提供连续色调值。在使用半色调图像及其对应原件的直方图之前获得相应的查找表。直方图提供半色调之前和之后的分布，并且可以近似表示半色调图像中特定分布的连续色调值。对于这种方法，必须提前知道半色调策略以选择合适的查找表。此外，需要为每个新的半色调模式重新计算该表。与迭代方法相比，生成去网图像的速度很快，因为它需要对每个像素进行查找。