Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналитический обзор литературы 9
1.1. Актуальность разработки средств защиты полиграфической продукции от фальсификации 9
1.2. Основные методы борьбы с фальсификацией 11
1.2.1. Обзор полиграфических средств защиты продукции от фальсификации. 11
1.2.2. Обзор защитных средств, реализуемых на стадии допечатной подготовки 13
1.2.3. Методы формирования латентных изображений на основе растровых структур 19
Выводы 24
Глава 2. Разработка метода формирования латентных изображений 26
2.1. Анализ визуальных характеристик растровых структур 26
2.2. Анализ периодических растровых структур 28
2.3. Анализ стохастических растровых структур 29
2.3.1. Метод исследования стохастических растровых структур 29
2.3.2. Исследование образцов растровых структур 33
2.3.3. Результаты анализа растровых структур 42
2.4. Формирование латентных изображений 43
2.4.1. Суть метода формирования латентных изображений 43
2.4.2. Формирование латентного изображения в цифровом виде 46
2.4.3. Формирование и печать латентного изображения 53
2.4.4. Анализ свойств печатного латентного изображения 56
Выводы 60
Глава 3. Разработка способа выявления скрытого содержимого 62
3.1. Возможные способы выявления скрытого изображения 62
3.2. Разработка цифрового фильтра для выявления скрытого изображения 63
3.2.1. Объекты исследования 63
3.2.1. Выявление скрытого изображения с использованием стандартных фильтров изменения резкости 64
3.2.2. Выявление скрытого изображения с использованием частотных фильтров 67
3.2.4. Выявление скрытого изображения с использованием пространственных фильтров 71
3.2.3. Формирование фильтров, воздействующих на структуру растрированного изображения 80
3.3. Защитные свойства латентных изображений 93
Выводы 99
Глава 4. Технологические рекомендации 100
4.1. Подбор растровых структур 100
4.1.1. Анализ и подбор растровых структур 100
4.1.2. Построение фильтра для выделения скрытого изображения 103
4.2. Формирование латентного изображения 105
4.2.1. Подготовка внедряемого и основного изображений 105
4.2.2. Формирование цифрового оригинала латентного изображения 107
Заключение 110
Список использованных источников 113
- Основные методы борьбы с фальсификацией
- Метод исследования стохастических растровых структур
- Выявление скрытого изображения с использованием стандартных фильтров изменения резкости
- Построение фильтра для выделения скрытого изображения
Введение к работе
Задача защиты полиграфической продукции от фальсификации всегда стояла достаточно остро. Это касается как собственно банкнот, так и ценных бумаг и документов. Несмотря на развитие электронных платёжных систем и систем электронного документооборота использование денежных билетов и документов на бумажном носителе достаточно широко и в будущем существенного уменьшения их количества не планируется.
Если можно предположить, что при достаточном развитии систем электронных платежей и электронного документооборота, может произойти отказ от использования бумажных денег и документов, то в области упаковки и этикетки такого произойти не может в принципе. Таким образом, такие виды полиграфической продукции как упаковка и этикетка особенно сильно нуждаются в защите от фальсификации. С использованием этих объектов полиграфического оформления осуществляется защита от фальсификации промышленной продукции.
Особенно остро вопрос защиты полиграфического оформления встал в связи с развитием репродукционной и цифровой техники, что позволяет достаточно легко воспроизводить не имеющую защиты оригинальную упаковку. В отличие от традиционных объектов применения средств защиты упаковочная и этикеточная продукция имеют определённые ограничения. Эти ограничения в первую очередь касаются стоимости защищенной продукции, её семантики, характера оформления, используемых материалов.
Учитывая ограничения, накладываемые на средства защиты упаковочной продукции, применимость большинства из них невелика, равно как и экономическая эффективность. Эффективность защиты большинства существующих методов также оставляет желать лучшего. По этим причинам необходимо создание эффективного средства защиты, подходящего для защиты этикетки и упаковочной продукции.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы диссертационного исследования
С момента возникновения платежных средств и финансовых документов существует необходимость их защиты от фальсификации. В настоящее время необходимость борьбы с фальсификацией стала ещё более острой. Текущая острота вопроса во многом обусловлена развитием полиграфической техники, в частности, цифровой, и её широким распространением. Каковы бы сложны и эффективны не были средства защиты от фальсификации, со временем появляется способ их воспроизведения. Поэтому эффективность защиты напрямую зависит от новизны методов, что определяет постоянную потребность в новых средствах и технологиях защиты.
Все используемые в настоящее время технические и технологические методы защиты полиграфической продукции можно разделить на пять больших групп: это защита на стадии дизайна, защита за счет специальных технологий печати, защита за счет использования специальной печатной основы, защита за счет использования специальной краски, защита за счет отделки продукции. Из всех перечисленных, минимально влияют на цену конечного продукта графические средства защиты, основанные на применении методов обработки и формирования изображений.
При всем многообразии имеющихся графических средств защиты имеется определённый пробел в области защиты относительно недорогой продукции широкого распространения, этикетки и упаковки. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие маркировать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик.
6 Цели и задачи исследования
Целью работы является разработка способа формирования защищенных от фальсификации латентных изображений с использованием растровых структур, и создание способа идентификации подлинности латентных изображений.
Для достижения основной цели исследования необходимо было решить следующие задачи:
определить необходимые характеристики растровых структур позволяющих создать скрытое изображение, визуально не различимое в основном изображении;
определить параметры растровых структур, которые будут положены в основу выявления скрытого изображения;
разработать методы анализа и критерии для подбора растровых структур;
разработать способ формирования латентного изображения;
разработать способ выявления скрытого изображения;
обеспечить невозможность использования выявленного скрытого изображения для создания поддельного латентного изображения.
Научная новизна
Научная новизна заключается в создании принципиально нового и научно обоснованного метода защиты полиграфической продукции от фальсификации, основанного на применении оригинальной совокупности методов и решений, включающей: выбор свойств растровых структур, разработку методики их оценки на основе спектрального анализа, разработку способа формирования латентных изображений с использованием выбранных растровых структур, разработки метода цифровой фильтрации для выявления скрытого изображения. Эта совокупность даёт следующие преимущества перед существующими: универсальность и простоту применения, заключающиеся в независимости приме-
нимости метода от семантики изображения и возможности реализации метода с применением промышленно используемого оборудования и программного обеспечения, трудность выявления и невозможность воспроизведения латентного изображения даже при знании способа формирования и выявления скрытого содержимого.
Практическая ценность
Разработанный способ формирования латентных изображений может найти применение в области защиты упаковочной и этикеточной продукции от фальсификации. По теме диссертационного исследования был получен грант министерства образования Республики Беларусь ГБ 28-027 «Разработка способа формирования латентных изображений на основе двухканальных растровых структур».
Основные положения, выносимые на защиту
Способ формирования скрытого растрового изображения, реализуемый с применением используемых в промышленности методов растрирования, создающих растровые структуры с близким размером субэлементов, но отличающимся по структурным свойствам.
Метод визуализации скрытого растрового изображения, реализуемый с использованием промышленно используемого программного обеспечения и оборудования, который позволяет выявить внедрённое изображение и при этом обеспечивает невозможность выделения этого изображения для использования в качестве оригинала для фальсификации.
Апробация результатов исследования
Апробация результатов работы была произведена на кафедре Полиграфического оборудования и систем обработки информации Белорусского госу-
дарственного технологического университета и кафедре Технологии допечат-ных процессов Московского государственного университета печати.
Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены на следующих конференциях с последующей публикацией материалов:
71 научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава БГТУ, работа «Исследование способов формирования средств защиты полиграфической продукции». 5-9 февраля 2007 г. Минск.
11-й Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке», работа «Частотный анализ интерференционного взаимодействия периодических структур». 10—12 апреля 2007 г. Харьков, Украина.
Международная конференция молодых ученых «Printing Future Days 2007», работа «Distance based dissimilarity measure for color images», 4-9 ноября 2007 г., Хемниц, Германия.
8-я Международная научно-техническая конференция молодых ученых «Друкарство молоде», работа «Спектральный анализ стохастических растров», 16-18 апреля 2008 г.
В ГУ «НИИ Криминалистики и судебной экспертизы при Министерстве
юстиции РБ в период с 2007-2008 гг. с использованием результатов диссертационного исследования было выполнено 4 многообъктных экспертизы особой сложности.
Опубликованность результатов
Результаты проведенных исследований опубликованы в 6 печатных работах и 3 отчетах научно исследовательской работе. Из них: 2 научных статьи в рецензируемых изданиях, 4 в сборниках международных конференций, и 2 методики (в соавторстве) в ГУ «НИИ КиСЭ МЮ РБ».
Структура и объем диссертации.
Диссертация состоит из общей характеристики работы, трех глав с выводами, заключения, списка литературы (насчитывает 90 наименований) и 3 приложения, изложена на 121 странице, включая 2 таблицы и 59 иллюстрации.
Основные методы борьбы с фальсификацией
При анализе средств зашиты полиграфической продукции следует учитывать то, что абсолютной защиты не бывает. Любую вещь, созданную одним человеком или группой людей, всегда смогут повторить другие. Тем не менее, вопрос организации защиты продукции вовсе не безнадежен, если принять во внимание экономический и временной фактор. Если сделать так, чтобы поддел- ка обходилась в несколько раз дороже оригинала, то она потеряет всякий смысл. То же самое относится и к фактору времени. Экономические соображе-; ния накладывают следующие правила защиты. Во-первых, себестоимость оригинального защищенного продукта должна быть минимально возможной, а его воспроизведение достаточно сложным. Во-вторых, степень защиты должна соответствовать стоимости защищаемого продукта.
Все используемые в настоящее время технические и технологические методы защиты полиграфической продукции можно разделить на пять больших групп: это защита на стадии дизайна, защита за счет специальных технологий печати, защита за счет использования специальной печатной основы, защита за счет использования специальной краски, защита за счет отделки продукции. Более подробная классификация приведена в таблице 1.
Применение для зашиты полиграфической продукции средств, основан ных на использовании специальной технологии печати, накладывает существенные ограничения на виды продукции, к которым они могут быть применены. Так, например, для запечатывания полимерной упаковки традиционно используется флексографская печать 121 и применение других видов печати нецелесообразно по технологическим причинам. Применение для изготовления полиграфической продукции одновременно нескольких видов печати ведет к значительному увеличению стоимости продукции и уменьшения оперативности производства. Тоже относится к большинству методов защиты, основанных на отделке полиграфической продукции. Их применение усложняет технологический процесс и одновременно увеличивает стоимость продукции.
Применение средств защиты, основанных на использовании материалов со специальными химическими и физическими свойствами, часто не оправдано экономически. Во-вторых, для контроля подлинности продукции, для изготовления которой использованы материалы со специальными свойствами, необходимо использовать приборы, которые способны зарегистрировать эти свойства, что тоже не всегда оправдано экономически /3/.
Изучив имеющиеся существующие направления защиты полиграфической продукции от фальсификации/4/, можно сделать вывод о том, что в настоящий момент времени имеется недостаток средств зашиты массовой относительно недорогой продукции, такой, как этикетка и упаковка товаров.
Учитывая условия обращения и производства данной продукции, средство зашиты должно в высокой степени соответствовать требованиям минимальной стоимости и высокой степени защиты. Областью, практически не влияющей на стоимость продукции, является допечатная подготовка, поскольку стоимость производства полиграфической продукции мало зависит от сюжетного содержания изображения. Отсутствие специальных красителей и материалов со специфическими физико-химическими свойствами не требует применение сложных средств контроля подлинности. Реализация защиты на стадии до-печатной подготовки позволяет оперативно менять параметры элементов защиты, тем самым усложняя их несанкционированное воспроизведение. еречень основных средств графической защиты полиграфической продукции от фальсификации приведен в таблице 1. Графические защитные элементы являются достаточно серьёзным средством защиты от фальсификации. Даже при существующем уровне технологий репродуцирования их несанкционированное воспроизведение является затруднительным 151. Применение защитных методов на допечатном этапе производства продукции не требует су щественных изменений технологического процесса и значительных материальных затрат.
Метод исследования стохастических растровых структур
Известно, что стохастические растры отличаются от периодических меньшей заметностью растровой структуры/49/. Основным критерием замет-ности является размер печатной точки растрового изображения. По определению стохастические растры модулируют яркость изображения количеством растровых точек в растровой ячейке. На практике в стохастических растровых структурах изменяется не только количество растровых точек в растровой ячейке, но и размер печатных точек при неизменном размере субэлементов. Это обусловлено тем, что растровые точки формируют кластеры.
Формирование кластеров происходит по естественным причинам или является запланированным результатом работы алгоритма растрирования. Естественное формирование кластеров происходит по мере заполнения растровой ячейки растровыми точками, при контакте точек друг с другом. Данный путь формирования кластеров характерен для равномерного случайного распределения. При таком способе растрирования в растрированном изображении присутствуют как достаточно большие по размерам кластеры, которые легко различимы на изображении, так и одинарные растровые точки, которые могут не воспроизводиться на оттиске. Чтобы избежать этого, процесс формирования кластеров делают управляемым. В результате частота элементов, формирующих печатное изображение, должна соответствовать спаду кривой частотной чувствительности глаза.
Таким образом, растровые структуры отличаются друг от друга способом формирования кластеров и размером растровой точки. Размер растровой точки может быть определён экспериментально. Для определения характера распределения элементов и различий, определяемых характером формирования кластеров, требуется более сложный подход.
При исследовании растровых структур достаточно распространённым является подход, основанный на теории вероятности /50— 52/. Для анализа растровых структур используется величина взаимной корреляции вероятностей, К(п;т). Данный параметр определяет отношение вероятности появления пикселя с учетом уже имеющихся пикселей к вероятности появления пикселя без учета уже имеющихся пикселей
Данный метод применим для анализа технологических свойств алгоритмов растрирования при многокрасочной печати, однако он не позволяет определить характеристики, по которым возможно выявление скрытого изображения. Хотя этот параметр достаточно чувствителен к изменениям растровой структуры, он имеет чисто математический характер и слабо коррелирует с физико-оптическими свойствами растровой структуры. И хотя данный подход применим при разработке алгоритмов растрирования/53, 54/, он плохо подходит для анализа растровых структур с целью их последующего разделения.
Другим подходом для анализа растровых структур является частотный подход. При равномерном распределении элементов растровой структуры по частотам спектр растровой структуры близок к спектру белого шума. Однако растровая структура с такой спектральной характеристикой имеет высокую за-метность на оттиске из-за наличия низкочастотной компоненты, а элементы, соответствующие высокочастотной компоненте спектра, могут не пропечаты-ваться на оттиске. Для того чтобы растровая структура не имела этих недостатков, в её спектре должны быть подавлены низкочастотная и высокочастотная составляющие. Таким образом, спектр растровой структуры должен соответствовать спектру голубого или зеленого шума, что обеспечивает как невысокую различимость элементов структуры, так и воспроизводимость всех элементов структуры на оттиске.
Для выполнения этого условия используются алгоритмы формирования растровых структур с управляемыми частотными характеристиками /55, 56/. В этих алгоритмах используются спектральные модели голубого и зелёного шума. Спектральная модель голубого шума - это статистическая модель, описывающая идеальные пространственные и спектральные характеристики растровых структур с апериодическим распределением элементов. Соответственно, механизм растрирования, основанный на модели голубого шума, производит растровые структуры из точек одинакового размера, кластеры которых создают совокупный спектр с удалёнными низкочастотными компонентами.
Согласно спектральной модели зелёного шума, идеальные растровые структуры состоят из равномерно распределённых кластеров растровых элементов, размер которых и расстояние друг от друга изменяются в зависимости от величины тона участка полутонового изображения.
В настоящий момент времени модели голубого и зеленого шума являются предпочтительными для создения растровых структур /57 — 59/. Для работы с данными моделями используется частотный подход. Использование частотного подхода для анализа растровых структур позволяет формально описывать характеристики, определяющие различимость элементов структур человеческим зрением /60/.
Фурье-анализ основан на изучении спектров исследуемого изображения. Для получения спектров изображений используется быстрое двумерное дискретное преобразование Фурье/61/. Спектр изображения содержит информацию относящуюся как к сюжету изображения, так и к его структуре. В данном случае это растровая структура. Для выделения в спектре изображения элементов, относящихся к растру, необходимо знать некоторые закономерности, связывающие вид изображения и его Фурье-преобразования. При этом стоит учитывать, что для анализа зачастую используется центрированный спектр, начало координат которого находится в центре изображения /62/.
Выявление скрытого изображения с использованием стандартных фильтров изменения резкости
Для выявления скрытого изображения необходим фильтр, селективно воздействующий на одну из растровых структур латентного изображения. В основу выявления скрытого изображения положены частотные и структурные свойства растровых структур. Соответственно характер воздействия фильтра должен определяться частотными или структурными свойствами обрабатываемого изображения.
Используемые для исследования латентные изображения имеют существенные различия. Для формирования латентного изображения Л 20+40 П мкм использовались растровые структуры Kodak Staccato 20 и 40 мкм, характеризующиеся частотными различиями. Для формирования латентных изображений Л 35+36 М и Л 40+42 М использовались растровые структуры, обладающие преимущественно структурными различиями. Следовательно, для избирательного воздействия на латентное изображение изображения с частотными различиями растровых структур необходимо применение частотного фильтра, а для второго латентного изображения необходимо применение фильтра, воздействующего на структуру изображения.
Первоначально была проверена возможность проявления скрытого изображения при использовании стандартных фильтров изменения резкости программы Adobe Photoshop. Использовались фильтры Median, Gaussian Blur, Un-sharp Mask и их комбинации /76, 77/.
К образцам Л 20+40 П, Л 35+36 М и Л 40+42 М был применен фильтр Median с размерами окрестности 2, 3, 6 и 9 пикселей. Максимальная степень проявления скрытого изображения в образце Л 20+40 П достигнута при размере маски фильтра 3x3 элемента. Дальнейшее увеличение размера фильтра не изменило степени выявления скрытого содержимого. Воздействие фильтра Median на образцы Л 35+36 М и Л 20+40 П не вызвало выявления скрытого изображения. Результаты фильтрации образцов с применением фильтра Median с размером маски 3x3 элемента приведены на рисунке 3.23. Для наглядности результатов фильтрации контраст образца Л 20+40 П, обработанного фильтром Median, увеличен.
Примечание. Поскольку в некоторых случаях контраст выявленного скрытого изображения относительно основного незначителен, его невозможно привести на отпечатке, полученном с помощью лазерного принтера. Для приведения различий между основным и скрытым изображениями на принтерном отпечатке к уровню различий на экране монитора здесь и далее контраст изображений увеличен. Необработанные оригиналы этих изображений представлены в цифровом виде в приложении на DVD диске.
Как видно из рисунка, воздействие медианного фильтра с окрестностью 3 пикселя по разному воздействует на компоненты латентного изображения. При этом происходит слабое проявление скрытого изображения в образце Л 20+40 П, что вызвано наличием частотных различий в используемых растровых структурах. Применение медианного фильтра к образцам Л 35+36 М и Л 40+42 М не вызвало проявления скрытого изображения. Изменение размеров маски фильтра также не изменило результат.
Проверялось воздействие низкочастотных и высокочастотных фильтров на образцы. Были использованы фильтры Gaussian Blur и Unsharp Mask.
Применение фильтра Gaussian Blur к исследуемым образцам, независимо от параметров, не привело в выявлению скрытого изображения. При этом данный фильтр различно воздействует на компоненты образца Л 20+40 П, в большей степени разрушая растровую структуру Kodak Staccato 20 мкм. Полное разрушение растровой структуры Kodak Staccato 20 мкм происходит при значении параметра Radius, равного 1,8 пикселя. Результат воздействия фильтра Gaussian Blur с параметром Radius, равным 1,8 пикселя, на образец Л 20+40 П приведен на рисунке 3.24.
На увеличенном фрагменте фильтрованного изображения видно, что растровая структура одной из компонент практически удалена фильтрацией. Это обстоятельство может быть использовано для выявления скрытого изображения при последующей обработке высокочастотными фильтрами, например, Unsharp Mask. Применение фильтра Unsharp Mask с различными параметрами не привело к заметной визуализации скрытого содержимого. При применении фильтра Unsharp Mask к изображению, предварительно обработанному фильтром Gaussian Blur, произошло заметное проявление скрытого содержимого. В данном случае были интерактивно подобраны следующие параметры фильтра: Amount 500, Radius 3, Threshold 1. Ещё более заметным скрытое изображение становится после применения пороговой бинаризации. В данном случае использовалось пороговое значение 200, но для каждого изображения оно подбирается индивидуально в зависимости от среднего значения яркости и её распределения. Результаты применения указанных преобразований приведены на рисунке 3.25.
Применение фильтра Gaussian Blur к образцам Л 35+36 М и Л 40+42 М не вызвало проявляющего воздействия (рис. 3.26). Последующее применение фильтра Unsharp Mask также не вызвало проявления скрытого изображения.
Данная часть исследования показала, что применение стандартных средств Photoshop для выявления скрытого изображения возможно. При этом визуализация незначительна и требует применения нескольких операций в определённом порядке. Основным недостатком данного подхода является возможность выявления скрытого содержимого лишь в латентных изображениях, растровые структуры которых имеют значительные частотные различия.
Применение стандартных фильтров изменения резкости оказалось недостаточно эффективным для выявления скрытого изображения. По этой причине проводилось проектирование частотного полосового фильтра. Метод выявления скрытого содержимого, основанный на применении частотных фильтров, предназначен для использования с латентными изображениями, растровые структуры которых имеют частотные различия.
Построение фильтра для выделения скрытого изображения
В качестве внедряемого может использоваться любое изображение. Оно может содержать сюжетную информацию, узор или изображения символов. Внедрение изображения может происходить как по всему полю основного изображения, так на небольшом участке. Для того, чтобы не происходило чрезмерной потери деталей скрытого изображения при выявлении, необходимо, чтобы размер деталей скрытого изображения был не менее 1 мм.
При внедрении изображение должно быть в однобитовом виде. Для подготовки изображения для внедрения выполняется определённая последовательность операций. Она изложена в следующих пунктах рекомендаций.
Если изображение цветное, то необходимо использовать один из его каналов, или преобразовать изображение в монохромное. Извлечение одного из каналов осуществляется командой Split Channels и сохранением одного из выделенных каналов как отдельного изображения. При анализе каналов необходимо выделить тот, который в наибольшей степени соответствует требованиям к внедряемому изображению. Если каналы изображения частично удовлетворяют требованиям, то возможно объединение каналов изображения для получения канала изображения, наиболее полно соответствующего требованиям. Объединение каналов следует проводить с использованием функции Apply Image.
Для бинаризации изображения используется команда Image — Adjustments - Threshold. Данная команда позволяет задавать порог бинаризации. Как правило, сюжетное изображение содержит достаточное количество мелких деталей. После бинаризации некоторых изображений мелкие детали могут выглядеть как отдельные светлые или темные точки изображения из-за наличия в этих областях резких перепадов яркости. Для устранения этого необходимо произвести низкочастотную фильтрацию изображения.
Для размытия изображения используется один из низкочастотных фильтров, Median или Gaussian blur. Конкретное значение параметров фильтра подбирается в зависимости от характеристик исходного изображения и необходимого после обработки размера деталей. При размытии изображения на границе резких деталей возникает переход от темно-серого к светло-серому. Часть темных пикселей, относящихся к детали, светлеет, а часть пикселей, относящихся к прилегающей белой области, темнеет. Далее, изменяя порог бинаризации определяется размер деталей изображения. В некоторых случаях необходимо размер одних деталей уменьшить, а других увеличить, или изменить в одном направлении размеры и светлых и темных деталей. В этом случае перед бинаризацией необходимо использовать градационную коррекцию, и лишь потом бинаризацию.
Таким образом, для создания необходимого баланса крупных и мелких деталей необходимо применять комбинацию приёмов низкочастотной фильтрации и градационной коррекции. После выполнения всех подготовительных операций производится преобразование изображения в однобитовое последовательностью команд Image — Mode - Bitmap. При преобразовании разрешения входного и выходного изображений должны совпадать, метод бинаризации — 50% Threshold. После этой операции внедряемое изображение готово к использованию.
Если есть возможность выбора основного изображения, то необходимо избегать изображений с большими сплошными участками равномерного тона. Распределения яркости по пикселям изображения оказывает влияние на степень выявления скрытого изображения. Для большей незаметность скрытого изображения при визуальном анализе и увеличения степени выявления скрытого изображения желательно равномерное распределение яркости изображения в центральной части гистограммы.
При внедрении скрытого изображения в цветное изображение внедрение происходит в один из цветовых каналов CMYK. Соответственно, если при печати используется большее количество красок, внедрение может происходить в любой и каналов цветоделённого изображения. При определении канала для внедрения скрытого изображения необходимо проанализировать среднюю яркость канала. Он не должен быть слишком темным и слишком светлым (анализ производится по проценту заполнения). При этом следует учитывать яркость красок основных цветов и их наложение друг на друга.
Имея основное и скрываемое изображения, можно приступать к растрированию основного изображения. Важным свойством растровых структур, используемых при растрировании, является их визуальная идентичность на оттиске. Для этого они должны давать одинаковый прирост оптической плотности на оттиске или это различие должно быть скомпенсировано.
Для проверки величины прироста оптической плотности необходимо отпечатать оптические клинья, растрированные с применением отобранных растровых структур и измерить оптическую плотность и величину тона полей оптического клина.
При наличии различий по приросту оптической плотности необходимо внести соответствующие изменения в компенсационные кривые. В случае внедрения скрытого изображения в один из каналов цветного изображения необходимо чтобы при цветоделении для обоих копий основного изображения использовался один метод.
Далее производится растрирование основного изображения. Сначала с применением растровой структуры №1 затем с применением растровой структуры №2. При необходимости обеспечения более высоких защитных свойств латентного изображения возможно его формирование с использованием трёх компонент, полученных растрированием основного изображения с применением трёх растровых структур. При растрировании в качестве выходного порта следует указать запись в файл (TIFF, PostScript, или иной другой поддерживаемый растровым процессором формат). Если растровый процессор не поддерживает запись растрированного изображения в файл, то необходимо установить запись изображения на формный материал только после проверки. Далее, после растрирования, растрированный файл извлекается из «горячей» папки растрового процессора.
