Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ основных проблем растрового преобразования в полиграфическом репродуцировании изображений
1.1. Преобразование информации оригинала в процессе его репродуцирования
1.1.1. Информационное содержание изобразительного оригинала 9
1.1.2. Репродукционные возможности и ограничения печатного синтеза 17
1.2. Растровое преобразование изображений 18
1.2.1 Репродукционные и технологические возможности традиционных растровых систем 1 8
1.2.2. Адаптивное растровое преобразование 2 9
1.3. Выводы по первой главе З 3
Глава 2. Растровые искажения и их коррекция 34
2.1. Анализ причин возникновения растровых искажений 34
2.2. Анализ эффективности некоторых методов коррекции растровых искажений 3 7
2.3. Количественная оценка частотно-контрастных свойств изображений
2.3.1. Четкость и резкость фотографических (полутоновых) и видеоизображений 42
2.3.2. Оценка частотно-контрастных свойств полиграфических растровых изображений 4 5
2.4. Выводы по второй главе 47
Глава 3. Анализ особенностей технологии Растровой печати высокой четкости 48
3.1. Принцип адаптивного растрирования по технологии HDHP 48
3.2. Алгоритм адаптивного растрового преобразования з
3.3. Основная и дополнительные растровые функции. Коэффициент детальности 5 5
3.4. Перспективы развития и проблемы внедрения 58
3.5. Выводы по третьей главе 59
Глава 4. Исследование эффективности Технологии печати высокой четкости (HDHP) 60
4.1. Методика проведения экспериментальных исследований 60
4.2. Обоснование выбора тест-объектов и тестовых изображений 61
4.3. Исследование влияния адаптивного растрирования на частотно-контрастные свойства растровой репродукции 62
4.4. Исследование достаточности и эффективности набора дополнительных функций растрового алфавита 6 9
4.5. Исследование эффективности адаптивного растрирования для решения различных репродукционных задач 71
4.6. Исследование влияния адаптивного растрирования на цветовые показатели репродукции 75
4.7. Исследование влияния параметров базового преобразования изображения оригинала на показатели качества репродукции при адаптивном растрировании 8 0
4.8. Исследование печатной способности адаптивной растровой структуры 89
4.9. Выводы по четвертой главе 92
Заключение 94
Список литературы
- Репродукционные возможности и ограничения печатного синтеза
- Анализ эффективности некоторых методов коррекции растровых искажений
- Оценка частотно-контрастных свойств полиграфических растровых изображений
- Исследование достаточности и эффективности набора дополнительных функций растрового алфавита
Введение к работе
Актуальность работы. Информационное содержание полутонового изобразительного оригинала заключается, как в плавных переходах тона, формирующих его т.н. «фоновую» часть, так и в контурах (участках с резким изменением оптического параметра), определяющих распознаваемость содержащихся в изображении объектов. Для среднестатистического полутонового оригинала и та и другая информация должна быть передана на оттиске с минимальными искажениями. Однако для различных видов иллюстрационной печати (линиатуры растра от 20 до 80 л/см) преобладающим является требование контраста и плавной тонопередачи в пределах интервала воспроизводимых плотностей. Таким образом, разрешающая способность и геометрическая точность приносятся в жертву удержанию значений тона в пределах интервала 3 -^ 5 - 95 -^ 97%, оговариваемых стандартом ISO 12647-2.
В репродукционном процессе изображение оригинала многократно подвергается пространственной дискретизации с различными частотами, каждая из которых вносит свои искажения в передачу на оттиске мелких деталей и контуров оригинала. В наибольшей же степени четкость и резкость репродукции ограничивает частота формируемой растровой структуры оттиска. Этим ограничением автотипии обусловлено основное направление совершенствования технологии растрирования. Создаются новые растровые системы, среди которых можно отметить разработки Бьерна Крузе (Швеция), Кейта Нокса и Райнера Эшбаха (Xerox Corporation, США), Ю.В. Кузнецова, А.А. Щаденко (СЗИП СПГУТД) и других. Исследования в этой области не прекращаются. Одним из важных направлений этих исследований является разработка методов объективной оценки эффективности растровых систем в решении различных репродукционных задач (здесь можно выделить работы отечественных авторов Ю.С. Андреева, Ю.М. Овчинникова и других).
Искажения границ деталей и контуров в битовой карте и далее на оттиске получили название растровых искажений. Существуют различные подходы к их коррекции. Однако в силу разных причин многие реализуемые в них методы получили весьма ограниченное практическое применение. Примером здесь может служить способ, основанный на увеличении объема исходного многоуровневого сигнала с диффузией ошибки его последующего двухуровневого квантования, недостатком которого является то, что получаемая растровая структура обладает низкой печатной способностью.
Объектом исследования данной работы является Технология растровой печати высокой четкости - отечественный локально-адаптивный метод, в котором алгоритм растрирования изменяется
согласно информационному содержанию (градиенту тона) локальных
участков изображения и их непосредственной окрестности с учетом
особенностей зрительного восприятия. Многочисленные
экспериментальные апробации и, в том числе, тиражные, а также визуальные сравнительные оценки, свидетельствуют о высокой эффективности этой технологии в отношении повышения частотно-контрастных свойств печатных копий изображения полутонового оригинала. На сегодня не существует технических ограничений тому, чтобы данный метод растрирования стал нормой печати. Для его интеграции в полиграфический процесс остается преодолеть инерцию в цепи: конечный потребитель печатной продукции - издатель - препресс -производитель допечатного оборудования - типография. Тем не менее, весьма актуальным в указанной связи является системное исследование возможностей и ограничений метода, а также параметров, используемых в нем алгоритмов, определение критериев и разработка количественных методов оценки характера и степени влияния адаптивной технологии на показатели качества тоновой репродукции.
Цели и задачи исследований. Основной задачей диссертационной работы является комплексное исследование эффективности технологии адаптивного растрирования и методов ее повышения на основе объективной оценки репродукционных и технологических возможностей растровой системы; отыскания оптимальных значений ряда важных в этом отношении параметров используемого алгоритма; выявления и обоснования возможных оперативных (редакционных) настроек; решения вопросов интеграции этого нового метода кодирования изображений в информационный рабочий поток допечатной стадии и др.
Согласно Теории решения изобретательских задач, под эффективностью системы следует понимать «отношение оценок позитивных факторов от реализации главной полезной функции к оценкам негативных факторов, связанных с затратами на создание (внедрение), эксплуатацию, утилизацию системы...». Поэтому с учетом специфики полиграфической технологии, роли растровой стадии в репродукционном процессе и назначения исследуемой технологии, были определены следующие частные задачи исследований:
определение количественного критерия оценки растровых искажений и разработка методики их оценки для проведения исследований;
оценка характера и степени влияния адаптивного растрирования на частотно-контрастные свойства растровой репродукции;
анализ алгоритма метода в части оценки достаточности (эффективности) набора дополнительных растровых функций;
выявление эффективности использования адаптивного растрирования для решения различных репродукционных задач;
установление связи параметров базового преобразования допечатной стадии (в частности метода генерации черной краски) с цветовыми показателями и визуально воспринимаемым контрастом «адаптивных» репродукций.
Методология и средства исследований: Исследование проведено:
в свете современных представлений о передаче изображений по полиграфическому каналу с присущими ему ограничениями пропускной способности;
с использованием принципов оптимального кодирования изобразительной информации по критериям, учитывающим специфику ее зрительного восприятия;
путем имитационного моделирования процесса автотипного преобразования в полиграфическом процессе;
с применением средств объективной (колориметрической и фотометрической) оценки параметров исходных и конечных (тиражных) изображений и тест-объектов;
а также средствами визуальной сравнительной оценки результатов преобразования структуры изображения при растрировании.
На защиту выносятся:
-
Критерии и методика количественной оценки степени разрушения границ деталей и одиночных штрихов изображения растровой структурой, как одно из средств оценки репродукционных возможностей растровых технологий.
-
Методика оценки информационного содержания изображения оригинала по критерию эффективности применения к нему данной технологии.
-
Обоснование эффективности использования адаптивного растрирования в разном масштабе репродуцирования оригинала.
-
Выявление и обоснование зависимости показателей качества «адаптивной» растровой репродукции от параметров процедуры замены ахроматической составляющей триадного синтеза черной краской.
Научную новизну работы составляют: классификация контуров в свете постановки репродукционной задачи; критерий и методика оценки информационного содержания воспроизводимого полутонового изображения; критерий и подход к оценке растровых искажений; выявление и обоснование возможности увеличения эффективности адаптивной растровой системы путем управления параметрами базового преобразования допечатной стадии.
Практическая значимость результатов работы. Результаты исследований использованы в НИР кафедры Технологии полиграфического производства СЗИП СПГУТД по гранту Американского фонда гражданских исследований и развития - АФГИР (CRDF) RE1-556-ST-03, применяются в учебном процессе (в лекционных и лабораторных курсах дисциплин, связанных с обработкой и воспроизведением иллюстративной информации, в курсовом, дипломном проектировании и научно-исследовательской работе студентов), а также для усовершенствования алгоритма и создания новых программных версий, нацеленных на эффективную практическую реализацию технологии. Разработанные методики также могут быть использованы для проведения различных исследований, связанных с кодированием, обработкой и воспроизведением изображений.
Апробация работы. Основные результаты исследований представлены в виде опубликованных докладов и тезисов на международных научных конференциях и семинарах:
Ежегодная международная конференция по цифровым способам печати IS&T's NIP20, США, Солт Лейк Сити, 5.11.2004.
Ежегодная международная конференция Технической ассоциации полиграфистов (TAGA), Канада, Торонто, 2005.
IX ежегодная международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов, Украина, Киев, 2009.
Международная конференция молодых ученых PRINT-2009, Россия, Санкт-Петербург, СЗИП СПГУТД.
Научный семинар факультета Полиграфической технологии и оборудования СЗИП СПГУТД, 2 декабря 2009.
Публикации. Основное содержание исследования представлено в пяти печатных трудах, и в том числе в статье, опубликованной в издании из «Перечня ВАК» РФ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа содержит: введение, четыре главы, заключение и библиографию на 52 наименования. Общий объем - 101 страница. В работе содержится 42 иллюстрации.
Репродукционные возможности и ограничения печатного синтеза
В полиграфическом репродуцировании можно выделить два основных подхода к оценке информационного (градационного, детального) содержания изображений, а, следовательно, и к постановке задачи их воспроизведения. И в том и в другом все элементы изображения разделяют на информационные и фоновые, но в первом- в- качестве критерия визуально оцениваемого качества изображения принимается функция плотности распределения-информационных элементов, характеризующая относительное количество градационных переходов в светах, средних тонах и тенях изображения [1]. В отношении постановки репродукционной задачи такой подход имеет существенный недостаток, т.к. в нем не разделяются контуры в зависимости от роли, которую они играют в изображении, точнее в зависимости от характера информации об изображении их содержащем.
Второй, подход, предложенный А.Д. Рабиновичем [2], также базируется на том, что глаз в большей мере реагирует на перепады светлот, чем на оптический сигнал постоянного уровня, и, лишь та часть изображения информационно значима для наблюдателя, где изменение оптического параметра сопоставимо с пороговой чувствительностью его зрения в данной области градационного диапазона. В этом подходе сделан акцент не на статистическом распределении оптической информации, а на количестве информационных элементов в изображении, названных контурами. В Л. [2] предложено характеризовать изображение тремя основными величинами, называемыми полями: полем яркостей (светлот), полем градиентов (контуров), полем лапласианов (штрихов). Участки, где значения градиентов и лапласианов отличны от нуля называют контурами или по аналогии: «контур по градиенту» и «контур по лапласиану». Так как зрительное восприятие имеет физиологические ограничения, то к контурам предлагается относить те элементы изображения, на которых градиент и лапласиан превосходят по величине некоторые предельные величины с ограничениями: Ег VB , Ел V2B , где VB - градиент поля яркостей; V B — лапласиан; Ег и Ел - пороговые значения величин, различимые глазом на изображении [2].
Поле ровного тона при В = const, VB=0, V2B, = 0 характеризуется минимальной информационной нагрузкой. Наиболее существенная для зрения информация об изображении заключена в контурах. Причем автор разделяет их по степени важности: наиболее важными он считает контуры, где лапласиан максимален, т.е. где проходит граница резкого изменения уровня тона, т.к. они формируют «скелет» изображения. Данный подход к оценке информационного содержания полутонового оригинала значительно отличается от подхода, представленного авторами [1] тем, что здесь продемонстрирована связь информационного элемента изображения и требований к качеству его воспроизведения на репродукции, результаты оценки которого могут быть выражены в числовом эквиваленте. А.Д. Рабинович отмечает, что «для получения качественного результата необходимо, в первую очередь, сохранить на изображении геометрию контуров в порядке их важности, т.е., начиная от более грубых (резких) контуров, образующих скелет изображения, до более . тонких, образующих плавные и малозаметные переходы» [2]. Данный подход также имеет недостаток, т.к. под «сохранением геометрии контура» автор подразумевал только сохранение соотношения уровней тона на контуре. Однако отмеченная «скованность» в. формулировке репродукционной задачи была обусловлена особенностями фотомеханического и электронного репродуцирования, когда возможности управления параметрами растровой структуры были ограничены. Современные «цифровые» технологии позволяют учитывать информационное содержание полутонового оригинала при формировании растровой структуры (адаптивные растровые системы). Необходимость описания или получения характеристики воспроизводимого изображения также была установлена исследователями, занимавшимися проблемами передачи изображений и их эффективного кодирования еще в прошлом веке [9]. Данная задача сохраняет свою актуальность, и по сей день, например для разработчиков растровых систем (создателей идеи и/или ее программной реализации). В качестве примера можно привести автора одного:из новых отечественных методов адаптивного ; растрирования Щаденко А.А. [10]. Bi Л; [9]1 это обосновано тем, что описание изображения «должно быть.; эффективным», т.е.. исключающим ЄГО; статистическую и психовизуальную избыточность, и- «должно обеспечивать восстановление: хорошей копии исходного изображения». Также в Л. [9] предложен способ описания полутонового изображения разложением его. на три компоненты: контуры, низкочастотную часть и текстуру, после чего для описания контуров применяется один; подход, а для низкочастотной части и текстуры, другой [9]. В Л. [11] дано, следующее определение текстуры «под текстурой понимают некоторую пространственную организацию элементов в пределах конечного участка изображения, описываемую определенными статистическими характеристиками распределения яркости, или цветности. Для описания текстур используют различные признаки, базирующиеся на измерении пространственных частот, наг статистических характеристиках распределения яркости элементов изображения или на описании структурных связей между ними. Примерами естественных текстур могут быть изображения лесных массивов, кирпичной стены, дорожного покрытия, водной поверхности, покрытой рябью и т.п.» [11]. Но текстура, это компонент изображения, который сформирован его элементами - контурами. В этой связи представляется целесообразным разделить понятие «контур» сообразно его роли в изображении и, соответственно, в отношении требований к качеству его воспроизведения.
Итак, контуры - это информационные элементы изображения, на которых происходит изменение оптического параметра, сопоставимое с пороговой чувствительностью зрения наблюдателя в данной области градационного диапазона (при условии не превышения этого порога собственными шумами репросистемы, например, при печати на «грубой» бумаге). Их можно разделить на две группы: контуры, формирующие градационное содержание изображения, и контуры, определяющие распознаваемость содержащихся в изображении объектов. К первой группе можно отнести элементы изображения с незначительно изменяющимся значением оптического параметра на протяженных участках. Вторую группу в свою очередь можно разделить на две подгруппы. К одной из них (или к упомянутым выше контурам «по градиенту» [12]) можно отнести границы крупных деталей, очертания предметов и т.п. Контуры другой группы (контуры «по лапласиану» [12]) образуют детали изображения, создающие его мелкоструктурный рисунок. Распределения значения оптического параметра по одной из строк изображений с разными типами контуров, представлены на Рис. 1.1.
Анализ эффективности некоторых методов коррекции растровых искажений
Резкость фотографического изображения - степень отчётливости границы между двумя участками фотоизображения, получившими разные экспозиции [33]. Ширина зоны перехода от больших оптических плотностей к малым (пограничной области, показана на Рис. 2.3) для большинства фотоматериалов находится в диапазоне 10 - 50 мкм, что зависит, помимо свойств фотоматериала, от условий экспонирования. А ЧЕРНОЕ БЕЛОЕ Драэмытости X
Субъективное впечатление о резкости фотоизображения зависит от скорости, с которой меняется плотность в этой зоне, и абсолютной разности плотностей на её краях. Для количественной оценки резкости фотоизображения предложены разные способы, использующие максимальный или среднеквадратичный градиент изменения оптической плотности в пограничной области. В отличие от четкости, резкость характеризует качество воспроизведения относительно крупных деталей фотоизображения.
Для количественной оценки частотно-контрастных свойств фотоизображения также предложены методы, основанные на определении отношения величины контраста изображения, получаемого с помощью какой-то репродукционной системы, и контраста репродуцируемого объекта (получении частотно-контрастной характеристики воспроизводящей изображение системы). Это значение зависит от пространственной частоты деталей репродуцируемого изображения. При его определении оценивают распределение освещённости в репродуцируемом изображении относительно известного распределения яркостей изображения оригинала. В качестве изображения оригинала используют периодические решётки с линейчатой структурой. Наиболее известны методы, предложенные Ю.С. Андреевым. Принципы оценки, используемые в-этих методах, затем были им использованы для оценки частотно-контрастных.свойств-растровых изображений [34], [35].
В технике передачи видеоизображений частотно-контрастные свойства изображения оцениваются двумя методами: по амплитудно-частотным характеристикам видеосигнала в области высокочастотной части спектра (при помощи осциллографа) и оперативная - при помощи тестовых таблиц, содержащих миры.
Первый метод подразумевает измерение частотно-контрастных свойств самого видеосигнала. Чёткость ТВ изображения принципиально не может превышать номинальное значение из-за ограничений, накладываемых нормированными параметрами системы, в частности числом строк z = 625 и шириной спектра Af=6,0 МГц сигнала яркости, определяющих воспроизведение минимальной детали в вертикальном и горизонтальном направлениях соответственно. Также имеет место быть линейным искажениям в области высоких частот тракта передачи сигнала яркости, что тоже ограничивает частотно-контрастные свойства сигнала.
Из за ограничений параметров ТВ системы, которыми являются качество фокусировки, наличие аберраций и форма апертурных (контрастно-частотных) характеристик электронно-оптических систем фотоэлектрических преобразователей и качество чересстрочной развертки, результаты первого метода не дают оценки изображения непосредственно на кинескопе. Поэтому разработан второй метод, основанный на таблицах, содержащих миры.
В соответствии со структурой телевизионного растра различают четкость изображения вдоль строк телевизионных (четкость по горизонтали) и поперек строк (четкость по1 вертикали). Стационарные телевизоры цветного изображения обеспечивают четкость (на черно-белом изображении) по горизонтали 400-450 -линищ по вертикали 450-500 линий, у телевизоров черно-белого изображения четкость несколько выше (вследствие отсутствия цветоделительной маски в черно-белом; .кинескопе). Цветовая четкость характеризует качество; воспроизведения цветов мелких деталей цветного телевизионного изображения: Оценивается!.с: помощью цветной телевизионной испытательной таблицы по изображению групп параллельных (как правило, вертикальных) одинаковых по ширине штрихов чередующихся цветов, например, красных и голубых, зеленых и пурпурных, синих ижелтых.
Четкость изображения оценивается относительным размером минимальной детали; воспроизводимой ТВ системой, а. резкость -относительным размером границы между фоном и деталью с равномерной яркостью. Размеры деталей и границ измеряются в относительных единицах -по отношению к высоте изображениям, а четкость — в условных единицах — строках или ТВ линиях. Например, если визуально на репродукции различаются детали размером не менее (l/500)h, то четкость изображения составит 500 ТВ линий. Параметры четкость и резкость изображения связаны между собой, так как характеризуют способность системы реагировать на быстрые изменения яркости оптического изображения [36], [37].
В последние годы было предложено множество различных оценок резкости изображения: на основе частотного анализа [38], вейвлет-анализа, анализа отклика функции перепада [39] и др; Выбор того или иного метода для проведения исследований определяется требованиями вычислительной простоты при достаточном качестве (объективности) оценки.
Существующие методы оценки резкости телевизионного и фотографического изображения сложно применить к полиграфической репродукции в силу разной специфики этих изображений. В первую очередь это обусловлено тем, что область, разрушения («размытости») границы любого контура автотипного изображения, бинарна, т.е. не содержит в своей микроструктуре промежуточных значений, тона, т.к. представляет собою совокупность дискретных печатающих и пробельных элементов. Хотя, как уже было отмечено; некоторые подходы к оценке частотно-контрастных свойств растровых изображений основаны-на методиках, используемых в;телевидении и научной фотографии (критерии оценки, тест-объекты).
На сегодняшний день разработан ряд методик оценки частотно-контрастных свойств растровых изображений [35], [40], которые успешно используются для оценки репродукционных возможностей растровых систем в отношении сохранения информационного: содержания изображения оригинала на оттиске.
Так, в Л. [41] предлагается объективный интегральный показатель насыщенности изображения мелкими деталями и резкими переходами, образуемыми высокими пространственными частотами. Методика оценки.этого показателя основана на определении автокорреляционной характеристики репродукционной системы [41]. «Автокорреляционную характеристику ранее было предложено использовать для оценки зернистости фотографических материалов» [41]. Идея заключается в том, что чем больше в изображении мелких деталей и резких переходов, тем меньше значение корреляции при сдвигах изображения репродукции относительно оригинала, соответствующих пространственным частотам, образующим эти детали; чем больше в изображении фоновых участков, тем больше значение корреляции при тех же і сдвигах. В качестве положительной стороны данного подхода, правомерность которого была экспериментально доказана автором (Ю. М. Овчинниковым) в 1977 году [41], следует отметить то, что предложенный показатель «учитывает как свойство сюжета, так и влияние на него характеристик процесса преобразования изображения». Кроме того, данный подход, учитывая требования теории информации, позволяет «согласовать статистические свойства сигнала сообщения и канала преобразования».
Для оценки частотно-контрастных свойств растрового изображения применяется единственная формула, характеризующая его чёткость [3]: Четкость = a#b»L (2.1) где а и b - ширина и высота изображения, L - линиатура растра изображения. Однако этот способ применим только к регулярным структурам. В этой связи заслуживает внимания методика оценки частотно-контрастных свойств растровых изображений, полученных с использованием разных технологий растрирования, основанная на визуальной (экспертной) оценке репродукций изображений тест-объектов, в качестве которых использованы периодические решётки с линейчатой структурой разной частоты и с разной ориентацией линий [35].
Оценка частотно-контрастных свойств полиграфических растровых изображений
Изменение растровой структуры оттиска приводит к изменению его показателей качества (частотно-контрастных свойств, характера передачи цветового содержания оригинала и др.). Эти изменения необходимо учитывать при подготовке иллюстрационного материала к печати с целью наиболее полного использования преимуществ выбранной репродукционной технологии. Таким образом, разработку требований к допечатной подготовке информации, в частности к выбору параметров базового преобразования изобразительного оригинала, можно считать одним из методов повышения эффективности технологии адаптивного растрирования.
Один из основных процессов, формирующих основу и во многом определяющих качество будущей репродукции, - перевод цветов оригинала в цвета печатного синтеза, т.е. в количества триадных CMYK красок или специальных цветов (в зависимости от выбранной технологии воспроизведения). Этот процесс называется базовым преобразованием. Осуществляется либо на этапе сканирования (если известны параметры печатного процесса), либо в программе обработки изображений (например, Adobe Photoshop). Эффективность и качество базового преобразования определяется двумя основными факторами. Во-первых, необходимо использование цветового профиля печатной системы (печатная машина-форма-растр-бумага-краска), выбранной для воспроизведения. Второй фактор -правильный (с точки зрения эффективности выполнения репродукционной задачи) выбор таких параметров преобразования, как метод сжатия цветового охвата оригинала и параметров процедуры УЦК (удаление цветной компоненты). Процедура УЦК предполагает замену определенного объема ахроматической составляющей (АС) триадного синтеза черной краской в определенном диапазоне полутонов изображения. Объем заменяемой АС и участок градационного диапазона, где происходит эта замена "являются регулируемыми (в зависимости от информационного содержания изобразительного оригинала и характера репродукционной задачи) параметрами. Многочисленные исследования показали, что характер.введения черной краски оказывает влияние не только на тоно- и цветопередачу растровой репродукции (за счет расширения эффективного интервала печати и ее цветового охвата по ахроматической составляющей) [3, 50], но и на ее детальный контраст [51] и даже на заметность растровой структуры репродукции за счет изменения амплитуды микромуара [52].
Цель данного исследования: выявление характера и степени зависимости показателей качества «адаптивного» оттиска от параметров процедуры генерации чёрной краски на стадии подготовки изображения к печати.
Для проведения исследования использовались изображения тестовых текстур, отличающиеся по контрасту, светлоте, цветовому . тону и выраженности цветового тона.
Базовое преобразование изображений текстур проводилось под офсетную листовую печатную систему, используемую для проведения тестовой печати, со следующими параметрами: - Суммарное количество красок (максимальное количество красок в черной точке) - 340%; - Максимальное количество черного - 95%; - Метод генерации черного: с максимальной заменой ахроматической составляющей во всем градационном диапазоне (Рис. 4.15 а), с введением черной краски в тенях изображения с большим градиентом (Рис. 4.15 б).
Характер введения черной краски: вводится во всем градационном диапазоне, максимально заменяя ахроматическую компоненту триадного синтеза (а); вводится в темных тонах градационного интервала, заменяя ахроматическую составляющую на участках с резким изменением оптического параметра (б).
Для удобства представления результатов исследования в дальнейшем метод генерации черного с максимальной заменой ахроматической составляющей триадного синтеза будет именоваться GCR, а технология введения черного в темных тонах градационного интервала, с заменой ахроматической составляющей на участках с резким изменением оптического параметра - UCR.
После растрирования тестовых текстур и сюжетных изображений адаптивным методом проводился анализ изменения информационного содержания репродукций, полученных с разными параметрами процедуры УЦК, через определение их коэффициента детальности. Результаты оценки представлены в виде диаграмм на Рис. 4.16, 4.17.
Результаты анализа выявили следующую закономерность изменения коэффициента детальности изображений (как тестовых текстур (Рис. 4.16), так и сюжетных изображений (Рис. 4.17)), репродуцируемых с разными параметрами процедуры УЦК. При генерации черного по технологии GCR (G на Рис. 4.16, 4.17) детальность изображений выше, чем при введении черной краски по технологии UCR (U на Рис. 4.16, 4.17). Причем зависимости различия в показателе детальности репродукций от частотного содержания оригинала нет.
Исследование достаточности и эффективности набора дополнительных функций растрового алфавита
В результате первичного исследования оттисков - образцов было выявлено то, что колебания приводки цветоделенных изображений, в большей степени, наблюдаются в осевом направлении печатных секций листовой офсетной печатной машины «Heidelberg Print Master 74». Исходя из этого, было решено измерять колебания приводки по одной оси координат, соответствующей осевому направлению движения печатного листа. Для удобства процесса измерения за начальную точку отсчета была взята голубая краска. Относительно нее, с помощью микроскопа «Микко-1» при 50-кратном увеличении (цена деления - 0,02 мм) измерялись колебания приводки по пурпурной краске. Методика оценки точности совмещения представлена на рис. 4.23.
В качестве критерия оценки печатной способности растровой структуры предложен разброс показателя цветового различия, рассчитываемого между соответствующими цветами на репродукции и в иллюстрационном файле, подготовленном к печати (AdE), при изменении величины неприводки. Результаты сравнения печатной способности адаптивной и традиционной регулярной растровых структур проиллюстрированы на Рис. 4.24.
Оценка печатной способности адаптивной растровой структуры продемонстрировала большую чувствительность цветовых показателей текстур к неприводке, чем при традиционном растрировании (разброс цветовых показателей на «адаптивных» репродукциях в 4 раза больше, чем на репродукциях, полученных с помощью регулярного растрирования). ДсіЕтах = 2,3 AdEmax =0,6
Сравнение стабильности цветовых показателей репродукций текстуры 19Ch_2_GCR, полученных с использованием традиционного регулярного и адаптивного растрирования при увеличении величины нвприводки в процессе печати тиража.
Выявленная зависимость является дополнительным аргументом в пользу проведения базового преобразования полутонового оригинала с максимальной заменой ахроматической составляющей триадного синтеза черной краской, т.к. получаемая при этом растровая структура будет более устойчивой к колебаниям приводки цветоделенных изображений.
В целом, результаты проведенных экспериментальных исследований доказывают, что технологии адаптивного растрирования HDHP эффективно выполняет задачу сохранения четкости и резкости деталей изображения в широком спектре репродукционных задач. Также полученные результаты создают основу и предоставляют инструментарий для проведения дальнейших исследований данного метода, например для оценки его эффективности в различных технологиях воспроизведения (например, при различных способах печати, при использовании различных запечатываемых материалов и т.д.), для тестирования и усовершенствования реализующего метод алгоритма (например, при исследовании закона взаимозамещения основной и дополнительных растровых функций, при изменении базовых и регулируемых параметров адаптивного растрового процесса и т.д.).
В качестве основных результатов экспериментальной части работы можно выделить следующее.
Предложены критерий и методика объективной (количественной) оценки качества передачи контуров и одиночных штрихов оригинала на растровом оттиске. Методика использована для оценки эффективности адаптивного растрирования в отношении сохранения частотно-контрастных свойств изображения оригинала на репродукции. В работе показано, что данный подход к оценке величины растровых искажений может быть использован для любых растровых систем. Методика успешно использована для тестирования реализующего метод алгоритма в части оценки достаточности (эффективности) набора дополнительных функций.
Дано определение понятия «репродукционная задача». Определено направление исследования эффективности применения адаптивной технологии для решения задачи воспроизведения изображений с изменением их размера по отношению к оригиналу. Произведена оценка качества выполнения данной задачи, которая позволила определить область применения адаптивного метода, где его репродукционные возможности окажутся востребованными.
Выявлена возможность повышения адаптивной технологии изменением алгоритма введения черной краски на этапе базового преобразования оригинала и сформулированы рекомендации по их выбору.
Предложен объективный критерий оценки субъективного показателя качества растровых изображений - визуально воспринимаемого контраста, который может быть использован для разработки полноценной методики оценки данного показателя качества репродукции. Даны рекомендации по изменению некоторых параметров адаптивного растрового процесса (в частности алгоритма формирования штриховых масок для цветного изображения).
