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.

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。