Содержание к диссертации
Введение
1. Растровые структуры и их влияние на воспроизведение изображений в процессе репродуцирования 8
1.1. Растровые структуры и полиграфическое воспроизведение информации .8
1.2. Современные растровые структуры и методы растрирования
1.2.1. Регулярные растровые структуры 9
1.2.2. Нерегулярные растровые структуры .12
1.2.3. Гибридные растровые структуры 16
1.3. Преобразования, вносимые растровыми структурами в воспроизведение изображений .17
1.3.1. Влияние растровой структуры на передачу тона изображения .18
1.3.2. Растровая структура и воспроизведение границ и деталей изображения .22
1.3.3. Растровая структура как источник шумов в изображении
1.4. Необходимость оптимизации сочетания растровых структур и информационных свойств изображений 27
1.5. Методы анализа свойств растровых структур и растрируемых изображений
1.5.1. Метод спектрального анализа растровых структур .30
1.5.2. Метод инструментального контроля для оценки передачи градаций растровыми структурами на фотоформах и оттисках 31
1.5.3. Субъективные методы контроля 31
1.5.4. Метод разделения контурной и тоновой информации в изображении 32
1.6. Заключение по главе 1 34
2. Исследование влияния свойств растровых структур на воспроизведение изображений 35
2.1. Постановка задачи 35
2.2. Оценка растровых структур с применением спектрального анализа 36
2.3. Оценка репродукционных свойств растровых структур
2.3.1. Оценка влияния различных растровых структур на передачу тона изображения 46
2.3.2. Оценка шумовых свойств различных растровых структур методом экспертного анализа 52
2.3.3. Метод оценки флуктуационных свойств растровых структур по статистическим параметрам гистограммы 55
2.3.4. Оценка воспроизведения деталей изображения в растровом поле 68
2.3.5. Методика оценки воспроизведения мелких штриховых деталей различными растровыми структурами по статистическим параметрам гистограммы 77
2.4. Выводы по главе 2 113
3. Разработка методики оценки структурных свойств изобразительных оригиналов и рекомендации по их репродуцированию 116
3.1. Методика оценки структурных свойств изобразительных оригиналов 116
3.2. Классификация изобразительных оригиналов 131
3.3. Рекомендации по применению растровых структур в зависимости от структуры оригиналов 133
3.4. Заключение по главе 3 134
Результаты работы 135
Список литературы
- Нерегулярные растровые структуры
- Метод инструментального контроля для оценки передачи градаций растровыми структурами на фотоформах и оттисках
- Оценка репродукционных свойств растровых структур
- Классификация изобразительных оригиналов
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Одной из важнейших проблем полиграфии является растрирование. Именно технология растрирования определяет градационное содержание оттиска, отвечает за передачу мелких деталей изображения и его четкость. Помимо этого сама растровая структура при ее заметности становится источником шумов в воспроизводимом изображении. Производители растровых структур стремятся обеспечить точную передачу градаций оригинала, четкость изображения, т.е. передать его структуру, при этом устранить заметность растра настолько, чтобы изображение могло визуально восприниматься как исходное аналоговое. Именно поэтому рынок насыщен различными растровыми структурами. Разработчики в рекламных целях описывают их достоинства, но на практике выявляются сложности работы с растровыми структурами и их недостатки.
Различные растровые структуры отличаются по свойствам, и нет таких растровых структур, которые одинаково хорошо могли бы решить все задачи репродуцирования изображения, так как в свою очередь изображения различны по своей структуре. Исследования возможностей растровых структур и структурных свойств изображений, предназначенных для репродуцирования, позволят наилучшим образом сочетать их для получения требуемого качества воспроизведения.
Степень разработанности темы исследования.
В настоящее время на рынке представлено множество различных растровых структур - регулярных, нерегулярных, гибридных. Каждая из этих структур нацелена на качественное воспроизведение изображения, но в связи с различными свойствами этих структур изображения будут воспроизводиться по-разному. Известны общие закономерности поведения растровых структур, но до сих пор нет сопоставительного анализа различных растровых структур на основе объективных методов оценки их свойств.
Оригиналы, предназначенные для полиграфического репродуцирования, в свою очередь тоже весьма различны. Их информационные свойства характеризуются различным содержанием тоновой и контурной информации,
по разному воспроизводимой растровой структурой. Работы по разделению этой информации в оригиналах ранее проводилось в основном для целей повышения резкости изображения.
Для возможности получения рекомендаций по использованию растровых структур нужно проводить оценку структурных свойств оригиналов, предназначенных для репродуцирования, и использование растровых структур ставить в зависимость от свойств оригиналов.
Цель работы. Цель работы состоит в разработке методов и объективной оценке растровых структур для выбора наилучшего их сочетания с воспроизводимыми оригиналами и достижения желаемого качества репродукции.
Данная цель определила следующие задачи:
-
Провести объективную классификацию имеющихся технологий растрирования на основе исследования пространственно - частотных характеристик, создаваемых растровой структурой.
-
Оценить градационные характеристики, формируемые при применении различных технологий растрирования.
-
Разработать метод объективной оценки флуктуационных характеристик растровых структур и их визуально воспринимаемых шумовых характеристик, оценить шумовые свойства различных растровых структур.
-
Разработать метод объективной оценки воспроизведения деталей при растрировании различными растровыми структурами, оценить возможность воспроизведения деталей при растрировании различными растровыми структурами.
-
Разработать метод и провести оценку структурных свойств изображений, предназначенных для полиграфического репродуцирования, классифицировать изображения в соответствии с их структурой, дать рекомендации по сочетанию свойств изображений и растровых систем.
Научная новизна работы заключается в создании методологии подбора растровых структур по важнейшим параметрам, отвечающим за качество репродуцирования. С этой целью проведен спектральный анализ, который позволяет оценить частотно-пространственные свойства растровых структур. Предложены новые методы оценки свойств растровых структур по статистическим параметрам гистограммы растрированного поля и сформированного в растровом поле изображения. По предложенным методам проведена оценка флуктуационных свойств растровых структур, оценена способность растровых структур к воспроизведению мелких деталей.
Предложен метод и проведена оценка структурных свойств изображений,
предназначенных для репродуцирования, с помощью разделения тоновой и
контурной информации. Предложена классификация изображений в
зависимости от их структурных свойств.
Даны рекомендации по использованию растровых структур в зависимости от структурных свойств репродуцируемых изображений.
Теоретическая и практическая значимость работы. На данный момент существует множество различных растровых структур. Имеющаяся о них информация чаще всего носит рекламный характер и не всегда отмеченные достоинства подтверждаются практическим применением. Разработанные методы подбора растровых структур позволяют объективно оценить возможности различных растровых структур, регулярных и нерегулярных. Практическая ценность подтверждена актом внедрения разработанной методологии выбора технологии процесса растрирования на полиграфическом предприятии.
Методология и методы исследования. При решении поставленных задач были использованы: численные методы вычислений, методы математического моделирования с использованием системы математических расчетов MATLAB, методы математической статистики, методы денситометрии и методы визуальной экспертной оценки.
Положения, выносимые на защиту:
-
Классификация технологий растрирования на основе метода пространственно-частотного анализа.
-
Метод оценки и результаты анализа флуктуационных свойств растровых структур.
-
Метод оценки и результаты анализа воспроизведения мелких деталей изображения в растровом поле.
-
Обоснование методологии выбора сочетания технологии растрирования на основе свойств растровых структур и воспроизводимых изображений для достижения требуемого качества репродукции.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность положений, выводов и результатов основана на значительном объеме экспериментальных исследований, применении математических расчетов при получении экспериментальных данных, их непротиворечивости с практическими результатами наблюдений конкретных полиграфических процессов, публикацией основных положений и результатов в научно-технических журналах и их обсуждением на конференциях.
Основные положения диссертации докладывались на научно-технической конференции молодых учёных МГУП, 2010; Научно-практической конференции «Инновации в издательских, печатных и мультимедиа технологиях» (Scientific-practical conference «Innovations in Publishing, Printing and Multimedia Technologies»), Каунас, 2011; Научно-технической конференции молодых учёных МГУП, 2014; Научно-технической конференции молодых учёных МГУП, 2015. Доклад на конференции МГУП 2015 занял 1-ое место в конкурсе.
По теме диссертации опубликовано 8 статей, из них 4 в изданиях, рекомендованных ВАК.
Нерегулярные растровые структуры
Растровые точки, передающие тональность изображения, создаются из пикселей, размер которых равен диаметру сканирующего пятна при записи изображения на выводном устройстве. Обычно растровые точки полутонового изображения формируются из матрицы субэлементов размером 16х16, что обеспечивает до 256 уровней градации тона изображения.
Печатные элементы регулярных растровых структур могут представлять собой как точки различного размера, так и линии различной толщины. Растры, имеющие растровые элементы в форме линий, получили название линейчатых или линейных [48]. Регулярные растры, сформированные с помощью растровых точек или линий, могут иметь достаточно разнообразные формы.
К регулярным растрам также близки квазипериодические структуры типа мозаик (узоров) Пенроуза [26, 72].
Одной из основных проблем регулярного растра является муар и необходимость формирования углов поворота растра для многокрасочной печати. При черно-белой печати или печати в одну краску угол практически всегда составляет 45. Разные краски при многокрасочной печати не могут иметь одинаковые углы поворота растра, так как при наложении таких структур возникает крупный по размеру муар. В четырехкрасочной триадной печати (CMYK) черная краска (Black) имеет угол 450, пурпурная (Magenta) — 750, голубая (Cyan) — 150 и желтая (Yellow) — 00 (900). Три краски печатают с шагом угла в 30, желтая краска, визуально воспринимаемая как самая светлая и поэтому не способная спровоцировать появление заметного муара, печатается с шагом в 15. Большинство цифровых методов стремятся воспроизвести точность, принятую и выполнявшуюся в системах оптического растрирования, обеспечивавших стандартное растрирование с углами 00, 150, 450 и 750. Основной проблемой для цифрового растрирования являются углы 150 и 750. Для точного расчета растровых структур с этими углами поворота требуются значительные вычислительные мощности. Проблема электронного растрирования заключается в реализации определенной системы растрирования (комбинации из углов поворота растра и линиатуры) с целью получить требуемую матрицу из точек, формирующую необходимый угол поворота растровой структуры. Долгое время применялась только техника рационального растрирования (RT-Rational Tangent— рациональный тангенс), которая давала значительные отклонения от стандарта DIN по углам поворота. Использовалась система растровых решеток, ориентированных под углами 00, 450 , а также решеток с углами arctg1/3 и arctg( 1/3), тангенсы которых являются рациональным числами. При рациональном растрировании на базе одной растровой ячейки возникают искажения и ограничения, основными из которых являются: различная линиатура для различных углов поворота растра. Растрирование по методу суперячейки HQS растра (high quality screening) является улучшенным вариантом рационального растрирования. Оно основано на использовании увеличенной базовой ячейки, которая служит в качестве «суперячейки» как основы для вычисления HQS растра. Обозначенные на рисунке диагонали почти точно соответствуют требуемым углам 150 и 750. Для вычисления все четыре вершины суперячейки должны лежать в точках пересечения линий пиксельной сетки, формируемой при экспонировании. Растровые точки не абсолютно одинаковые, но при этом отклонения от углов поворота и линиатуры растра внутри одного комплекта фотоформ весьма незначительны. IS-растрирование (Irrational Screening) было предложено в начале 1990-х годов. С появлением иррационального растрирования цифровые методы сравнялись по точности воспроизведения углов поворота с оптическими. При иррациональном растрировании за исключением tg 00 и tg 450, тангенсы всех остальных углов не могут быть представлены отношением целых чисел и поэтому являются числами иррациональными. В результате ошибок округления, обусловленных дискретностью координатной решетки, положение, форма, а также площадь точек развернутой структуры периодически колеблется вдоль направлений растровых линий [55]. С помощью IS-технологии можно получить любые линиатуры растров и углы их поворота. Вычисление адресов в растровой матрице выполняется с точностью ±0,000000015. Поэтому максимальная ошибка угла поворота составляет ±0,00000120 [55].
Стремление к устранению муарообразования и к повышению качества репродукции дало предпосылки к созданию нерегулярных растров. Интерес к ним возник уже достаточно давно. Первые нерегулярные растровые структуры были получены при изготовлении печатных форм для литографии, где использовался литографский камень с естественной зернистостью, что обеспечивало стохастичность. Позже в качестве зерненой поверхности был использован алюминий [48]. Полутоновое изображение переводилось в микроштриховое благодаря микронеровностям поверхности формной пластины, благодаря чему такой способ получил название «безрастровый офсет» [48]. Однако данный способ не позволял получать формы с высокой тиражестойкостью, потому не получил широкого применения.
Примерно в конце 60-х — начале 70-х годов были изготовлены оптические модуляторы, которые позволяли производить нерегулярный растр. В работе [8] исследовано формирование растровых элементов при использовании нерегулярного растра линзового типа. Показано, что поверхность растра можно рассматривать как совокупность положительных и отрицательных микролинз различного диаметра с разными фокусными расстояниями. При помощи этих микролинз происходит формирование элементов на фотоматериале при экспонировании. При различных технологических факторах можно получить растровое изображение с различными характеристиками. Исследования высокочастотного растра линзового типа легли в основу разработки технологического процесса с использованием этого растра. Технология была рекомендована к использованию в промышленной полиграфии для воспроизведения определенного типа черно — белых и цветных оригиналов с содержанием в них большого количества мелких деталей и фактуры. Также для создания нерегулярного растра использовалась естественная зернистость фототехнической пленки [6, 10].
С внедрением в технологический процесс цифровых технологий были разработаны алгоритмы формирования нерегулярных растровых структур.
Первые электронные растры нерегулярного типа имели постоянный размер растровых точек, а градационная передача осуществлялась за счет изменения количества разбросанных в случайном порядке точек на единице площади. Для передачи темных участков тона на единице площади изображения формируется большее количество растровых точек, чем в светлых. Так же растровые структуры назвали частотно-модулированными. Расположены растровые точки хаотически, на различном расстоянии друг от друга. Разница в формировании регулярной и нерегулярной структур представлена на рисунке 1.1, где показана растровая точка с 25%-ным заполнением ячейки.
Метод инструментального контроля для оценки передачи градаций растровыми структурами на фотоформах и оттисках
Результаты спектрального анализа показывают, что спектры различных растровых структур имеют существенно отличный характер. У структур, которые изначально позиционируются как регулярные или гибридные, спектры имеют характерную линейчатую локализацию спектральной плотности амплитуд с выраженными выбросами в области высоких частот. Такое распределение спектральной плотности амплитуд характерно для растровых структур Mega Dot и Mega Dot+. Также к структурам с высокой степенью включения регулярной составляющей относятся гибридные структуры Agfa Sublima и Kodak MaxTone. Графики спектров позволяют определить, что некоторые растровые структуры, которые производителями позиционируются как структуры нерегулярные, обнаруживают в составе спектра включение заметных линейчатых составляющих. Это структуры Creo Turbo FM и Heidelberg Diamond. Графики спектров этих структур имеют выраженные выбросы в области высоких частот, но значительно более широкие, чем у структур гибридных и регулярных.
Графики спектров стохастических растровых структур HDS с размером растровой точки 42 мкм и Creo Scitex Fulltone являются плоскими в вершине, что говорит о стремлении разработчиков устранить низкочастотную составляющую, ответственную за возникновение визуально воспринимаемых шумов изображения.
Так как графики спектров могут отличаться для различных тоновых областей, то на основании результатов спектрального анализа исследуемые структуры можно классифицировать по наличию в них регулярности и по этому признаку разделить на четыре группы. К первой группе можно отнести структуры Kodak Staccatо, Creo Scitex Fulltone, HDS с размерами растровых точек 11, 15, 21 и 26 мкм, имеющие спектры, которые на графике выражаются в виде постепенно спадающего с частотой распределения спектральной плотности амплитуд для светов, полутонов и теней, что указывает на отсутствие регулярной составляющей во всех тоновых зонах.
Ко второй группе отнесем растровые структуры со сплошным спектром только в светах, а в полутонах и тенях имеющие слабые включения линейчатого спектра. Это позиционированная изготовителем как стохастическая растровая структура Heidelberg Satin Screening .
Интересна структура HDS с размером растровой точки 42 мкм, позиционированная как стохастическая, и имеющая достаточно крупный размер растровой точки, формирующей эту структуру. Графики спектров указывают на незначительное присутствие регулярности. Такую структуру тоже отнесем к третьей группе. К этой же группе можно отнести растровые структуры Creo Turbo FM и Heidelberg Diamond, позиционирующиеся изготовителем как стохастические. Обе структуры имеет сплошной спектр в светах и тенях. Однако в полутонах включают линейчатые составляющие. Интерес представляет уже упомянутое относительное понижение низкочастотных составляющих в спектре, тех, которые могут провоцировать появление визуально заметных шумов в растрированном изображении. Понижение характерно для структуры в зоне полутонов, и именно в этой зоне шумы обычно наиболее заметны.
Спектры регулярной структуры Mega Dot, линейчатой регулярной Mega Dot+ и гибридной Screen Speсta делают целесообразным выделением их в 4-ую группу. Для спектров этих структур характерна интенсивная линейчатая локализация спектральной плотности амплитуд в светах, полутонах и тенях. Помимо них, к этой группе отнесем гибридные структуры Kodak MaxTone и Agfa Sublima. У структур Kodak MaxTone и Agfa Sublima, у которых гибридность проявляется в случайном удалении растровых точек в высоких светах и тенях изображения. Нерегулярность частична и затрагивает настолько малый участок высоких светов и теней, что выделять его отдельно не целесообразно.
Результаты исследования позволяют выявить структуры, при использовании которых для репродуцирования изображений в изображении может возникнуть шум, ухудшающий визуальное восприятие. Помимо этого, при репродуцировании изображений, содержащих в своем составе периодическую составляющую, можно предположить появление муара при использовании тех структур, чей спектр указывает на присутствие регулярности в этих структурах [24,25].
Оценка репродукционных свойств растровых структур С учетом проведенной классификации, позволяющей судить о действительной характеристике растровых структур, необходимо исследовать свойства растровых структур, которые будут формировать качественные свойства репродукции. К важнейшим свойствам репродукции, а следовательно, и растровых структур нужно отнести: передачу тона изображения; характеристику флуктуаций тона, способность к муарообразованию, т.е. шумовые свойства; воспроизведение деталей в растровом поле, репродукционно-графические свойства,.
Для оценки репродукционных свойств растровых структур необходимо создать тест-объекты, с помощью которых возможно будет оценить эти свойства.
Оценка влияния различных растровых структур на передачу тона изображения Одной из важных характеристик, определяющих качество изображения, является передаваемый растровыми структурами диапазон оптических плотностей, линейность градационной характеристики. Реализация градационных свойств зависит от двух этапов полиграфического процесса воспроизведения -допечатного процесса и печатного процесса. Необходимо оценить как растровая структура и какие факторы технологического процесса растрирования влияют на динамический диапазон и линейность передачи градаций тонового диапазона на стадии допечатной обработки.
В качестве тест-объекта для оценки способности растровых структур передавать тон репродуцируемого изображения, предлагается созданная в программе Adobe Illustrator CS2 тоновая градационная шкала (рисунок 2.2)
Оценка репродукционных свойств растровых структур
Визуальное восприятие дает возможность оценить воспроизведение мелких деталей различными растровыми структурами в зависимости от контраста штриха и фона. Полученные данные показывают, что при максимальном контрасте между штрихом и фоном разрешающая и выделяющая способность стохастических растровых структур высокая и даже отдельно стоящий минимальный штрих на тест-объекте размером 6 мкм воспроизводится. У структур регулярных и гибридных выделяющая способность несколько ниже и они в состоянии воспроизводить штрих размером не менее 8,5 мкм. Согласно теореме Котельникова [27] до тех пор, пока размер растровой точки в два раза меньше, чем размер воспроизводимого штриха, проблем с его воспроизведением не наблюдается. Когда размер штриха сопоставим с размером растровой точки, то это является пограничной зоной воспроизведения штриха. Особенно это заметно при использовании регулярных и гибридных структур. При размере растровой точки, сопоставимой по размеру с воспроизводимым штрихом, возникают искажения размеров штриха. Штрихи в группе начинают сливаться, не разрешаются.
Визуальное восприятие дает возможность оценить воспроизведение деталей различными растровыми структурами в зависимости от контраста между фоном и воспроизводимым в растровом поле штрихом. Разрешающая способность при максимальном контрасте между штрихом и фоном для разных стохастических растровых структур мало отличается. При использовании регулярных и гибридных растровых структур различие в разрешении несколько больше.
Отмечено влияние угла поворота штрихов при максимальном контрасте между штрихом и фоном. При 00 разрешающая способность стохастических структур незначительно снижается. Для регулярных и гибридных растровых структур наилучшее разрешение достигается при повороте групп штрихов на угол 450, при остальных углах наблюдается снижение разрешения. При понижении контраста между фоном и воспроизводимым на нем штрихом наблюдается значительное падение разрешения штриха в растровом поле для всех растровых структур, но разница в показателях существенно отличается в зависимости от структуры. Для стохастических растровых структур разница между ними в воспроизведении при различном контрасте меньше, чем для структур гибридных и регулярных. Исключение составляет стохастическая растровая структура Heidelberg Diamond, которая при понижении контраста между фоном и штрихом имеет настолько ярко выраженный шум, что различить штриховую деталь становится невозможным. (Рисунок 2.15)
Структуры гибридные и регулярные при воспроизведении периодически повторяющихся штрихов дают появление муара, что в свою очередь снижает различимость штриха в растровом поле, резко снижая разрешающую способность. Причем, в отличие от стохастических, эти структуры имеют существенную разницу качества воспроизведения штриха, в зависимости от различных углов поворота. На полях штрихового тест – объекта для растровых структур Kodak MaxTone, Agfa Sublima и Mega Dot замечен муар при углах поворота штрихов 150, 750, 22.50. Для структуры Mega Dot+ муар возникает при углах 150 и 22.50. Пример образования муара приведен на рисунке 2.16.
Таким образом, визуально оценив растрированные тест-объекты, можно получить ответ на многие вопросы о влиянии структуры и условий растрирования на воспроизведение штриховых деталей в растровом поле. Однако анализ таблиц 2.12 и 2.13 показывает, что не всегда визуальная оценка позволяет четко различить свойства воспроизведения мелких деталей разными растровыми структурами, и ранжировать их по свойству воспроизведения деталей изображения. При оценке качества воспроизведения деталей, находящихся на границе разрешения, выявить разницу визуально в воспроизведении достаточно сложно. Поэтому необходим метод объективной оценки, позволяющий определить эту разницу и ранжировать растровые структуры по качеству воспроизведения деталей в разных условиях проведения процесса.
Методика оценки воспроизведения мелких штриховых деталей различными растровыми структурами по статистическим параметрам гистограммы
Для оценки свойств изображения в качестве исходных данных использовали цифровой массив, полученный сканированием и обработкой данных полей штрихового тест-объекта. В результате обработки получали гистограмму распределения светлот на равномерном растровом поле по алгоритмам, разработанным в [16]. Для оценки воспроизведения штриховых деталей различными растровыми структурами целесообразно создать метод оценки, который также мог бы опираться на статистические параметры изображения с расчетом значения стандартного отклонения.
Численные значения стандартного отклонения светлоты, формируемой изображением деталей на растровом поле, дают возможность определить способность растровых структур воспроизводить штриховые детали. Предлагаемый метод заключается в том, что сканированные участки растрового поля с воспроизведенной решеткой совмещаются с исходным штриховым тест-объектом таким образом, чтобы штрих растрированного тест-объекта совпадал со штрихом исходного изображения (Рисунок 2.17а). Далее поле исходного тест-объекта смещается перпендикулярно направлению штриха на величину, равную половине периода решетки (Рисунок 2.17б)
С применением программной среды MATLAB блока обработки изобразительной информации получают гистограммы образцов а и б, которые характеризуют распределение светлот. Гистограмма образца, полученного при наложении исходного тест-объекта с совпадением штрихов, показывает распределение светлот, характерное для штрихового изображения, с пиками значений гистограммы в малых и больших светлотах, соответствующими штрихам и просветам (Рисунок 2.18а). Если при смещении решетки просветы перекрываются, гистограмма образца, полученного при наложении тест-объекта со смещением, имеет иной характер, без наличия малых светлот (Рисунок 2.18б). Это указывает на сохранение решетки данной группы при воспроизведении.
Классификация изобразительных оригиналов
Информационное содержание изображений, используемых в качестве оригиналов, предназначенных для полиграфического репродуцирования, может быть различным. Информация в изображении обычно представлена в виде последовательности тонов (градации). Тоновая информация дополняется контурной. Контурная информация - это информация, дающая представление о границах объектов в сюжете, т.е. о наличии перепадов светлот в оригинале. Важность этой информации подчеркивается в работах [32, 50, 52, 63]. Она отвечает за резкость изображения и наиболее явно представлена в его светлотной составляющей. Растрирование, сопутствующее полиграфическому воспроизведению информации, как уже было сказано выше, вносит изменения в информационное содержание изображения. Изучив воздействие растровых преобразований в черно-белом изображении или в светлотном канале изображения, эти данные можно будет использовать при разработке технологии воспроизведения любых, в том числе цветных оригиналов.
Для проведения исследования по оценке относительного содержания контурной и тоновой информации в изображениях было выбрано 40 различных изображений. Для разделения информации изображения на контурную и тоновую используем оператор Робертса, применяемый в программной среде MATLAB блока обработки изобразительной информации. Данный оператор является одним из традиционных детекторов, используемых при обработке цифровых изображений. Он используется во многих аппаратных реализациях, где простота и скорость являются определяющими факторами обработки [16, 75]. Для возможности применения выбранного оператора необходимо обрабатываемое изображение привести к двухградационному виду. Перевод осуществляется путем задания порога значения яркости t (далее порог), который может принимать значения от 0 до 1. Для выделения контурной информации для каждого изображения выделялся контур при значениях порога от 0,1 до 1 с шагом 0,2. Примеры получаемых контуров представлены в таблице 3.1.
При различных значениях порога бинаризации в изображении выделяется различный объем контурной информации. Оценив полученные контуры, сделаем выбор в пользу порога бинаризации, при котором выделяемый контур несет только семантическую информацию изображения и не создает шумов. В данном случае шумом следует считать появление контура на плавных градационных переходах. Такое излишнее выделение контурной информации можно легко оценить, наложив выделенный контур на исходное изображение. В таблице 3.2 для 15 тестовых изображений представлены результаты такого наложения при различных порогах выделения контуров.
На основании экспериментальных данных показано, что выбор порога бинаризации (значение t) при выделении контура следует осуществлять в начале возрастания гистограммы в зоне, описывающей глубокие тени изображения. В таком случае, при наложении контура на изображение не формируется шумовых структур. Примеры для различных изображений приведены на рисунках 3.4-3.6.
Выбор порога в начале возрастания гистограммы: а – исходное изображение, б – гистограмма изображения; в – выделенный контур при пороговом значении t=0.003; г – наложение полученного контура на изображении Для 40 тестовых изображений осуществлен выбор порога при описанном условии и рассчитано количество контурной информации. Данные представлены в таблице 3.3.
Оценка полученных результатов таблицы 3.3 позволяет сделать вывод, что при выбранных условиях, содержание контурной информации в тестовых изображениях не превышает 5%. На основе гистограмм изображений, в программе Adobe PhotoShop с помощью параметра Mean (Среднее), определяются области теней, полутонов и светов [32]. Область теней находится в зоне гистограммы от 0 до 85, область полутонов от 86 до 170, и область светов в зоне от 171 до 155. На основании этого все имеющиеся оригиналы предложено поделить на три группы. К первой группе можно отнести оригиналы, где количество контурной информации составляет от 0 до 1% (с №1 по №16). Это светлые оригиналы с наличием большого количества плавных переходов тона. Вторая группа включает в себя оригиналы с количеством контурной информации от 1 до 4% ( №16 по №37). Это оригиналы, где преобладают средние тона. К третьей группе относятся оригиналы с содержанием контурной информации свыше 4% (с №38 по № 40). Основная информация таких оригиналов содержится в тенях, присутствуют резкие границы между сюжетно важными участками оригинала, мелкие детали. Примеры образцов этих групп оригиналов приведен на рисунке 3.5.