Содержание к диссертации
Введение
1. Эффект муара при наложении двухмерных растровых структур 12
1.1. Механизм возникновения муарового эффекта 12
1.2. Эффект муара в телевизионной системе 21
Выводы по главе 1 30
2. Оценка масштабных и координатных искажений в телевизионных устройствах 31
2.1. Искажения геометрии изображения и их оценка 31
2.2. Методы оценки параметров телевизионных устройств и изображений с использованием эффекта муара 33
2.3. Разработка метода визуальной оценки масштабных искажений изображения 49
2.3.1. Оценка масштабных искажений 49
2.3.2. Разработка тестовых структур для оценки масштабных искажений 50
2.3.3. Испытательная таблица и методика измерений 54
2.3.4. Оценка погрешности измерений 58
2.4. Разработка метода автоматизированной оценки координатных искажений изображения 60
2.4.1. Постановка задачи и схема измерительной установки 60
2.4.2. Интерпретация муаровых картин и методика измерений 6Ц
2.4.3. Алгоритмическая обработка муаровых изображений 68
Выводы по главе 2 74
3. Оценка искажений цветовоспроизведения, основанная на использовании эффекта муара 76
3.1. Особенности цветовоспроизведения в трехлучевых масочных кинескопах 76
3.2. Методы оценки цвета на воспроизводящих экранах 80
3.3. Разработка метода оценки чистоты основных цветов масочного кинескопа 84
3.3.1. Количественная характеристика чистоты цвета. Координаты цветности основного цвета 84
3.3.2. Картина муара при наложении стробирующего трафарета-маски на многоцветный экран 91
3.3.3. Выбор параметров и обработка муаровых картин 100
3.3.4. Оценка порога чувствительности и погрешности метода 108
Выводы по главе 3 114
4. Экспериментальные исследования телевизионных устройств с использованием эффекта муара 116
4.1. Визуальная оценка масштабных искажений изображения 116
4.2. Экспериментальные исследования метода автоматизированной оценки координатных искажений изображения 125
4.3. Экспериментальная оценка чистоты основных цветов масочного кинескопа 131
Выводы по главе 4 135
Заключение 136
Библиографический список
- Эффект муара в телевизионной системе
- Методы оценки параметров телевизионных устройств и изображений с использованием эффекта муара
- Методы оценки цвета на воспроизводящих экранах
- Экспериментальные исследования метода автоматизированной оценки координатных искажений изображения
Введение к работе
Совершенствование способов телевизионной передачи изображений, широкое применение методов цифровой обработки сигналов, появление систем цифрового телевидения привело к существенному повышению качества передачи. Геометрическое подобие передаваемого изображения оригиналу является одним из важнейших параметров, определяющих качество воспроизводимых изображений в ТВ системах визуального отображения и правильную интерпретацию данных в системах технического зрения [1]. В идеальном случае преобразования исходного изображения сводятся к изменению его масштаба, однако в ре-
т альных ТВ системах воздействие ряда искажающих факторов приводит к нарушению подо-
бия координатного пространства входного сигнала и эквивалентного пространства изображений.
Существующие методы контроля параметров ТВ устройств и изображений не всегда удовлетворяют требованиям, предъявляемым в настоящее время к метрологическому обеспечению процессов производства, сертификации и эксплуатации ТВ техники. Можно указать немало задач, для которых требуется существенно более высокая эффективность оценки координатных искажений, вносимых ТВ системой: для измерения и контроля параметров устройств телевидения повышенного качества и высокой четкости; для повышения точности ТВ
*' измерительных систем, где извлечение информации об объектах исследования осуществля-
ется путем анализа пространственной структуры изображения; для построения высококачественных устройств ввода-вывода изображений и т.д. Возникает необходимость усовершенствования существующих и создания новых методов с целью повышения их точности, чувствительности и разрешающей способности, снижения трудоемкости, возможности автоматизации процессов измерения, обработки и отображения результатов. Эффективное решение этих задач и существенное расширение возможностей ТВ метрики обеспечивает использование эффекта муара в измерительных целях.
Другой важной характеристикой ТВ изображений является достоверность передачи
У информации о цвете. При подготовке полиграфической продукции к печати, монтаже теле-
визионных программ, создании мультимедийных продуктов точность цветопередачи имеет
первостепенное значение. Получение высокой колориметрической верности воспроизведе
ния возможно только при точном соответствии характеристик цветовой системы видеомони
тора принятому способу кодирования информации о цвете. В настоящее время наиболее вы-
! сококачественными устройствами воспроизведения цветных изображений остаются элек-
тронно-лучевые трубки с дискретными многоцветными люминофорными покрытиями экра-
нов (масочные кинескопы) [2]. Одной из причин искажений цветопередачи в масочных кинескопах является нарушение цветоделения, приводящее к попаданию электронных пучков на не соответствующие им элементы люминофорного покрытия экрана. Выявление смещения электронных пятен на соседние люминофоры и оценка чистоты основных цветов также может быть эффективно осуществлено с использованием эффекта муара, что связано с дискретным периодическим характером структуры многоцветных экранов.
Муаровый эффект является эффективным средством исследования мелких естественных и искусственных структур, если их непосредственное наблюдение невозможно, нецелесообразно или неэффективно. В основе использования эффекта муара как средства наблюдений лежит его свойство отображать с увеличением структуру налагающихся решеток, что позволяет согласовать разрешающую способность зрительной системы человека или инструмента, заменяющего ее при наблюдении посторонних узоров, с соответствующей микроструктурой объектов. В соответствующих системах измерения и контроля формируются муаровые интерференционные картины, на основании анализа которых осуществляется оценка тех или иных параметров исследуемых объектов. Вследствие своего чисто геометрического характера муар позволяет исследовать перемещения и деформации независимо от их физической природы. Высокая точность методов муаровых измерений в сочетании с широким спектром возможных применений определили их использование для решения разнообразных научных и прикладных задач [3,4].
Впервые муаровый эффект, наблюдаемый при наложении дифракционных решеток, описан Рэлеем [5]. Позднее появляются работы по анализу и интерпретации муаровых картин, возникающих при наложении различных периодических структур [6, 7, 8, 9 и др.]. Начиная с 40-х гт. XX в., после того как стало возможным промышленное изготовление мелких и точных сеток, методы исследований, основанные на использовании эффекта муара, широко применяются в различных областях науки и техники для получения информации о физических объектах и процессах. Данное явление используют в растровой микроскопии для обнаружения дислокаций в кристаллических структурах [10], для контроля изделий микроэлектроники [И], в биомедицинских исследованиях [12], в текстильной промышленности при определении плотности тканей, для выявления дефектов периодичности различных мелких сеток, растров, дифракционных решеток и т.д. Широко распространено применение муара в экспериментальной механике для точного измерения линейных и угловых перемещений [13, 14], механических деформаций и напряжений в деталях и узлах различных конструкций [15, 16, 17, 18, 19 и др.], при определении формы трехмерных тел и топографических исследованиях рельефа поверхностей [20, 21], при выявлении неоднородностей и определении показа-
телей преломления оптических систем, растворов и других прозрачных сред, при оптических исследованиях в телескопии, микроскопии, фотометрии и т.д..
Важнейшим этапом любых интерференционных исследований является извлечение информации о разности фаз интерферирующих структур на основании анализа распределения интенсивности интерферограммы. Применение того или иного способа обработки определяется характером решаемой задачи и, в первую очередь, требованиями к точности и информационной производительности измерительной системы [22, 23, 24]. В системах адаптивной оптики, при высокоточном оптическом контроле, при исследованиях формы поверхностей получили распространение методы, основанные на выделении хребтовых линий на интерферограммах [25]. Точность таких методов определяется в первую очередь ошибкой выделения линий равных фаз по измеренным значениям интенсивности интерференционной картины в условиях воздействия реальных шумов и искажений. Исследования и разработка методов скелетонизации интерферограмм в реальном времени с использованием ТВ устройств проводились на кафедре Телевидения и видеотехники СПбГЭТУ «ЛЭТИ» [26,27, 28].
Большие потенциальные возможности методов муаровых измерений позволяют предположить, что их применение для оценки параметров ТВ устройств, связанных с имеющимися в них периодическими структурами, приведет к существенному росту эффективности решения этих задач в плане повышения точности, снижения трудоемкости и возможности автоматизации измерений. Однако вопросы применения эффекта муара в ТВ метрике к настоящему времени изучены недостаточно полно и отражены в работах, относящихся в основном к 50-м ...70-м гг. ХХь. Результаты существующих исследований могут быть расширены и модифицированы применительно к современным потребностям ТВ техники.
В соответствии с указанными проблемами цель диссертационной работы может быть сформулирована следующим образом: разработка и исследование методов, обеспечивающих повышение эффективности оценки параметров и характеристик ТВ устройств и изображений на основе использования эффекта муара. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи.
Анализ механизмов возникновения, свойств и проявлений муарового эффекта в ТВ системе.
Систематизация и сравнительный анализ существующих муаровых методов ТВ измерений.
Разработка метода визуальной оценки масштабных искажений по полю изображения, включающая следующие этапы: разработку тестовых структур и математическое описа-
ниє процессов формирования посторонних узоров; синтез испытательной таблицы; разработку методики измерений.
Разработка метода автоматизированной оценки координатных искажений в ТВ системе, включающая следующие этапы: выбор тестовых структур и интерпретацию муаровых картин; определение модели сигнала муарового изображения в условиях воздействия реальных шумов и искажений; синтез и исследование алгоритма машинной обработки регистрируемых муаровых изображений.
Разработка метода оценки искажений цветовоспроизведения в приемных устройствах с дискретными экранами, включающая следующие этапы: анализ причин и характера нарушений чистоты основных цветов в масочных кинескопах и определение вызываемых ими искажений; формулировка принципа пространственного стробирования и математический анализ процессов формирования муаровых картин; разработку методики измерений.
Анализ факторов, влияющих на точность разработанных методов, и оценка погрешностей результатов измерений.
Экспериментальные исследования и подтверждение полученных результатов.
Основные методы исследования. Теоретическая часть работы базируется на положениях теории сигналов, спектрального анализа и основных положениях колориметрии. Экспериментальные исследования проведены на реальных ТВ устройствах с использованием разработанных испытательных изображений, а также с использованием имитационного моделирования процедур обработки муаровых изображений на ЭВМ.
Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем.
Показано, что для визуальной оценки относительного масштаба на участках изображения целесообразно использовать тестовые структуры с переменным шагом штрихов. Метод сочетает удобство использования гиперболических муаровых полос и оперативность визуального отсчета значений масштаба по градуированным шкалам, нанесенным на тестовые фрагменты. Предложены и разработаны принцип компоновки испытательной таблицы и методика измерений.
Разработан метод автоматизированной оценки координатных искажений в ТВ системе, предполагающий фотоэлектрическое преобразование и обработку муаровых картин на ЭВМ. В соответствии с выбранной структурой тестовых изображений предложены способ интерпретации муаровых картин и методика измерений.
Разработана процедура алгоритмической обработки муаровых картин и оценки непрерывной функции распределения координатных ошибок по полю изображения, в основе которой лежит восстановление фазы комплексного аналитического сигнала, соответствующего регистрируемому сигналу муарового изображения. Разработаны методики и программы для моделирования и исследования характеристик процедуры автоматизированной обработки муаровых изображений на ЭВМ.
Предложен и разработан пространственно-стробоскопический метод оценки чистоты основных цветов трехлучевых масочных кинескопов, основанный на транспонировании высокочастотного спектра структуры многоцветных экранов в низкочастотную область. Установлена взаимосвязь цветового охвата воспроизводящего устройства со светотехническими характеристиками люминофоров и структурой их возбуждения электронными пучками. Показана возможность оценки координат цветности основного цвета, анализируя геометрические параметры цветной муаровой картины. Определены пути автоматизации измерений.
Определены критерии выбора и выбраны номинальные значения геометрических параметров цветной муаровой картины и соответствующий им шаг окон прозрачности стро-бирующего трафарета. Установлена взаимосвязь фотометрических параметров свечения экрана, скважности трафарета и параметров, характеризующих режим работы ТВ датчика при фотоэлектрическом анализе муаровой картины. '
Произведены анализ источников и оценка погрешностей разработанных методов.
Практическая ценность работы. Значение результатов диссертационной работы для практики заключается в следующем.
Разработанные методы муаровой оценки масштабных и координатных искажений изображения, а также чистоты основных цветов воспроизводящих устройств позволяют повысить точность и информационную производительность измерений, исключить субъективную погрешность оператора, в результате чего повышаются эксплуатационно-технические характеристики контролируемой аппаратуры.
Полученные теоретические результаты позволяют осуществить синтез структуры и выбрать параметры измерительно-вычислительной системы, изготовить оптические тест-таблицы и реализовать алгоритмы обработки измерительной информации.
На основе созданного научно-методического аппарата разработано программное обеспечение для моделирования и исследования характеристик предложенных методов с использованием современных вычислительных средств.
4. Разработанные принципы измерений, методики и алгоритмы могут быть эффективно внедрены в состав автоматизированных измерительно-вычислительных комплексов, предназначенных для измерений и технологического контроля в процессах производства, сертификации и эксплуатации ТВ устройств вещательного и прикладного назначения. Способы получения и алгоритмической обработки муаровых картин могут быть использованы для экспериментальной оценки механических деформаций и напряжений в деталях и узлах различных конструкций.
Результаты диссертационной работы использованы при выполнении хоздоговорной научно-исследовательской работы Т-142 по разработке интегрированных телевизионных систем безопасности, проводимой кафедрой Телевидения и видеотехники СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с группой компаний «Иста», что подтверждено соответствующим актом внедрения (Приложение 1). Результаты работы использованы при выполнении научно-исследовательской работы по гранту СПбГЭТУ «ЛЭТИ» для аспирантов и докторантов (2000 г.), а также внедрены в учебный процесс.
На защиту выносятся следующие основные положения.
Существующие методы оценки искажений геометрии ТВ изображения не всегда удовлетворяют требованиям современной ТВ метрики. Дальнейшее повышение точности и информационной производительности, возможность автоматизации методов оценки параметров и характеристик ТВ устройств и изображений, связанных с имеющимися в них периодическими структурами, достигается при использовании эффекта муара.
Метод визуальной оценки масштабных искажений на участках изображения, реализующий принцип отсчетного устройства с градуированными шкалами.
Метод автоматизированной оценки распределения координатных ошибок по полю изображения с обработкой муаровых картин на ЭВМ.
Способ интерпретации картин муара и последовательность операций при машинной обработке регистрируемых муаровых изображений.
Метод оперативного выявления и оценки нарушений чистоты основных цветов устройств воспроизведения изображений, основанный на пространственном стробировании периодической структуры многоцветных экранов.
Материал диссертационной работы разбит на четыре главы. В разделе 1.1 первой главы рассмотрен механизм возникновения эффекта муара при наложении двухмерных растровых структур. В разделе 1.2 проанализированы непрерывно-дискретные преобразования в ТВ
системе, рассмотрены возникающие искажения изображений и возможности их минимизации. Вторая глава посвящена вопросам оценки масштабных и координатных искажений в ТВ системах. Виды искажений геометрии изображения и критерии их оценки кратко рассмотрены в разделе 2.1. Обзор методов оценки параметров и характеристик ТВ устройств, основанных на использовании фигур муара, проведен в разделе 2.2 главы 2. В разделе 2.3 разрабатывается метод визуальной муаровой оценки масштабных искажений, а в 2.4 - метод оценки координатных искажений изображения с обработкой муаровых картин на ЭВМ. Глава 3 диссертационной работы посвящена вопросам цветопередачи в устройствах с дискретными многоцветными экранами. Разделы 3.1 и 3.2 содержат краткое описание особенностей цветовоспроизведения в трехлучевых масочных кинескопах и обзор основных методов оценки цвета на приемных экранах. В разделе 3.3 проведена разработка пространственно-стробоскопического метода оценки чистоты основных цветов масочных кинескопов. В главе 4 приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающих и дополняющих теоретическую часть работы.
Эффект муара в телевизионной системе
В ТВ системе существует возможность взаимодействия близких по пространственным частотам периодических структур. При определенных условиях между данными структурами возникают биения, проявляющиеся на изображении в виде посторонних узоров.
Необходимой операцией при ТВ передаче изображений является их последовательное разложение, т.к. распределение яркости в исходном изображении Ь(х,у) является двухмерной функцией пространственных координат х и у, а электрический видеосигнал u{t) представляет собой одномерную функцию времени t [33]. В процессе разложения изображения, создаваемого оптической системой передающего устройства на светочувствительной поверхности фотоэлектрического преобразователя (ФЭП), осуществляется его дискретизация строчным или точечным растром по одной или по двум пространственным координатам. Процедура дискретизации при аналого-цифровом преобразовании видеосигнала эквивалентна пространственной дискретизации исходного изображения в направлении непрерывного разложения (вдоль строк).
Эквивалентная схема непрерывно-дискретных преобразований изображений в ТВ системе представлена на рис. 1.4 [43]. В верхней части рисунка указаны обозначения сигналов в пространственной области и импульсные отклики фильтров, а внизу обозначены спектры сигналов и частотные передаточные функции устройств. Фильтр 1 ограничивает пространственный спектр исходного изображения перед собственно дискретизацией. В реальных системах эту операцию осуществляет совокупность различных фильтров: оптическая система передающего устройства, работающая как фильтр нижних пространственных частот светового изображения; ФЭП с конечными размерами разлагающей апертуры; электрический фильтр, ограничивающий полосу частот видеосигнала перед аналого-цифровым преобразо v
Эквивалентная схема непрерывно-дискретных преобразований изображения в ТВ системе. ванием; стробирующая апертура АЦП. В идеальном дискретизаторе 2 производится разложение изображения на строки и элементы набором дельта-функций. Восстанавливающий фильтр нижних пространственных частот 3 выделяет центральную составляющую из полного спектра дискретизированного изображения и подавляет побочные компоненты. В роли такого фильтра может выступать зрительная система наблюдателя, апертура воспроизводящего элемента в приемном устройстве, ЦАП, электрический фильтр нижних частот, ограничивающий полосу частот видеосигнала на выходе ЦАП, гребенчатый фильтр, подавляющий побочные составляющие в спектре видеосигнала.
В идеальной системе дискретизация изображений осуществляется бесконечно узкими зондирующими элементами, и совокупность отсчетов дискретизированного изображения можно представить в виде произведения распределения яркости исходного изображения и идеальной дискретизирующей функции r{x,y) = DR2(x,y) = = ВДХЕ ( - 2 а. -) [34]: , /, La(x,y) = L(x,y)DR2(x,y) = X2Y2YdZL(k2X2 l2Y2)S{x-k2X2,y-l2Y2). (1.13) В этом случае выражение (1.10) для полного пространственного спектра результата дискретизации принимает следующий вид: FAax ay)=7Z-vFi.{u x »y) X2 Y2DS2{cox, соу)= v ( \ (1Л4) = Z X F К - " 2 , «, - «2 2 Д где спектральная функция DS2\cox,соу) определяется выражением (1.5). Как следует из (1.14), спектр дискретизированного изображения получается бесконечным повторением исходного спектра FL\ODX,6) ) путем его сдвига по осям круговых пространственных частот сох и со на интервалы, кратные со2х и со2у соответственно. Положение основной (т2=0, п2 = 0) и мультиплицированных побочных составляющих спектра определяется расположением отсчетов спектральной дискретизирующей функции DS2\a)x,(oy). На рис. 1.5 показано сечение амплитудного спектра ( ,6 1 типичного дискретизированного сюжетного изображения вдоль оси пространственных частот а х плоскостью соу = 0.
Структуры дискретизации в реальных ТВ системах состоят из элементов конечных размеров (апертура электронного пучка или светочувствительный элемент ПЗС). Отсчеты изображения получаются в результате усреднения яркости исходного изображения Ь(х,узначение отсчета исходного изображения с учетом неидеальности дис кретизирующего элемента; dpx, dpy - размеры анизотропной апертуры. Дискретизация апер турой с конечными размерами эквивалентна воздействию на исходное изображение Ь{х,у) линейного низкочастотного фильтра с импульсной характеристикой g{{Xf у) = ()-/- 2 Уг)Рт(гх У) и последующей идеальной дискретизации профильтрованного изображения [43]. В результате апертурной фильтрации изменяется форма мультиплицированных составляющих спектра дискретизированного изображения и форма спектра изображения, восстановленного в соответствии с (1.15), и восстановленное изображение подвержено искажениям, которые для апертур с прозрачностью, монотонно убывающей относительно центра, проявляются в виде снижения четкости.
Из отсчетов дискретизированного изображения можно получить непрерывное изображение путем двухмерной линейной фильтрации или интерполяции: LB(x,y) = Ln{x,y) g2(x y) = YdZL(kX2,lY2)g2(x-k2X2,y-l2Y2), (1.15) где g2(x,y) - импульсная характеристика восстанавливающего фильтра. Таким образом, им % пульсный отклик восстанавливающего фильтра g2{x,y) выполняет роль двухмерной функ ции, интерполирующей отсчеты исходного изображения на все пространство (х,у). Пространственный спектр изображения, восстановленного согласно (1.15), есть произведение частотной передаточной функции восстанавливающего фильтра К2\й)х,о)у) = F{g2(x,y)} и спектра дискретизированного изображения (1.14): т2 пг
Из (1.16) следует, что если основной и побочные спектры дискретизированного изображения не перекрываются, а множитель К2[а х,а)у) подавляет все побочные спектры при т2,п2 ФО, то спектр восстановленного изображения по форме совпадает со спектром исходного изображения, и поэтому исходное и восстановленное изображения также будут одинаковыми.
Прямоугольное сечение АЧХ \К2 [сох, соу \ идеального восстанавливающего фильтра, подавляющего все частоты сох со2х/2 ПРИ = , показано на рис. 1.5 штриховой линией.
Явлением мультиплицирования спектра обусловлено возникновение на изображении после его дискретизации специфических искажений, иногда называемых шумом пространственной дискретизации. В монографии [33] шум пространственной дискретизации трактуется как любое различие между исходным и дискретизированным изображениями: Luia(x,y)=La(x, y)-L{x, у). Согласно данным статистического эксперимента, распределение шума пространственной дискретизации может быть описано нормальным законом [35]. В [33] приведено выражение для среднестатистической спектральной плотности мощности шума пространственной дискретизации изображений заданного класса:
Методы оценки параметров телевизионных устройств и изображений с использованием эффекта муара
В общем случае целью интерферометрических (в том числе муаровых) исследований является определение двухмерной функции и(х,у), характеризующей перемещение, дефор _, мацию, рельеф поверхности, показатель преломления или другой параметр объекта. Сущ ность муаровых методов заключается в сравнении исследуемой периодической структуры объекта с мерой в виде шага линий опорной структуры д и нахождении числа шагов mw содержащихся в измеряемой величине: и{х,у)= muS. Вообще говоря, число тм является дробным и погрешность, с которой оно найдено, определяет точность измерений. Извлечение информации об объекте исследования складывается из двух этапов. На первом этапе по распределению интенсивности в плоскости формирования интерференционной картины определяют в каждой точке значение функции фазового сдвига между опорной и измерительной интерферирующими структурами. Процесс обработки на данном этапе зависит только от вида функциональной связи между интенсивностью муаровой картины и анализируемой разностью фаз. Способы решения задачи первого этапа являются общими для многих методов интерференционных измерений и к настоящему времени хорошо разработаны. На втором этапе, используя найденное распределение фаз и сведения о процессе взаимодействия, определяют параметры объекта исследования. Способы решения этой задачи различны и определяются видом измеряемых параметров объекта и применяемым методом.
Эффект геометрического муара возникает при наложении сравнительно крупных амплитудных сеток (до 100 линий/мм) и может быть полностью описан законами геометрической оптики [81]. Потенциальные чувствительность и разрешающая способность таких методов определяются шагом используемых растровых структур и уступают характеристикам волновой интерферометрии, однако в случаях, когда столь высокая точность не является решающим фактором, использование метода геометрического муара является предпочтительным в силу его простоты и оперативности [16]. Способы формирования измерительных и опорных растров многообразны и зависят от вида решаемой задачи: решетка наносится непосредственно на исследуемый объект; нанесенная на экран решетка отражается от зеркальной поверхности объекта или проецируется на объект; возможно использование тени решетки, наложенной на рельефную поверхность объекта; в рефракционном методе изображение решетки искажается при прохождении светового пучка прозрачной неоднородной среды. В методах с электронным сканированием измерительная решетка тем или иным способом наносится на поверхность объекта, а опорной структурой является разлагающий растр ТВ датчика, в поле зрения которого расположен объект [82]. В работе [83] предлагается проецировать изображение электронного растра с экрана проекционного кинескопа на поверхность объекта, а в качестве опорной структуры использовать растр анализирующего ТВ датчика. Достоинствами таких систем являются удобство совмещения и коррекции размеров растров, простота изменения яркости рабочего растра. Следует отметить, что основные характеристики (чувствительность, разрешающая способность) таких методов ограничены только числом элементов разложения в растре и могут быть улучшены при использовании ТВ датчиков вы-сокого разрешения.
Эффект муара нашел применение в ТВ метрике для оценки различных параметров и характеристик, связанных с присутствующими в ТВ системе периодическими структурами. В результате дискретного разложения испытательных изображений, создаваемых оптической системой передающего устройства на светочувствительной поверхности ФЭП, в составе формируемого видеосигнала возникают комбинационные частоты, проявляющиеся на воспроизводимом изображении в виде муара. О параметрах и искажениях ТВ растра и оптического изображения судят по пространственной конфигурации и расположению посторонних узоров на изображении. При исследовании приемных устройств муаровые картины формируются в результате биений между строчной структурой синтезирующего растра или вертикальной структурой воспроизводимого на экране изображения и тестовой структурой, выполненной в виде фотошаблона и накладываемой непосредственно на экран или проецируемой на поверхность люминофорного покрытия.
Основными достоинствами применения эффекта муара являются высокие точность и чувствительность к малым искажениям, а также возможность решения ряда проблем, присущих традиционным методам: отображение искажений с заданным увеличением (коэффициентом подобия); исключение роста погрешности измерений при уменьшении искажений; возможность получения картины посторонних узоров с заданной конфигурацией путем синтеза соответствующей структуры тестовых изображений; при исследовании передающих устройств - исключение косвенных измерений и влияния характеристик ВКУ при отсчете значений искажений по шкалам, нанесенным непосредственно на тестовые изображения; высокая наглядность отображения искажений — представление о характере искажений можно получить путем беглого осмотра муаровых картин; снижение трудоемкости, повышение оперативности, возможность автоматизации измерений.
Для анализа конфигурации и расположения муаровых полос широко используют параметрический подход, который при известных первичных решетках позволяет получить уравнения, описывающие конфигурацию посторонних узоров. Этот метод позволяет получить решение для различных сочетаний решеток, оставаясь в то же время простым и не требующим использования громоздкого математического аппарата, без которого нельзя обойтись при других способах анализа [15, 17, 14]. Сопрягаемые растры можно представить в виде двух семейств непрерывных линий, тогда оси муаровых полос являются геометрическим местом точек пересечения линий (рис. 2.1). Пусть линии первого и второго семейств описываются в прямоугольной системе координатхОу параметрическими уравнениями /,( ; ;/,)= О и f2(x;y;l2) = 0, где /, и /2 — номера линий в каждом семействе, являющиеся параметрами в данных уравнениях и определяющие положения отдельных линий. Пусть муаровая полоса порядка ты = О проходит через точки пересечения линий с одинаковыми номерами /, = /2 = -1, /, = /2 = 0, /, = /2 = 1, ..., т.е. вдоль этой полосы разность /2 -/, = 0; полоса порядка ты = 1 проходит через точки пересечения линий с номерами /2=0и /, = — 1, /2 = 1 и /, =0, /2 =2 и /, =1, ..., т. е. вдоль этой полосы разность 1г-1х = 1, и т.д. При таких обозначениях муаровые полосы являются геометрическим местом точек, в которых разность параметров пересекающихся линий одинакова:
Методы оценки цвета на воспроизводящих экранах
Оценка чистоты основных цветов масочного кинескопа производится при последовательном включении электронных прожекторов. Контролировать попадание пучка на соответствующий люминофор можно локально, наблюдая возбуждение люминофорных элементов в пределах отдельных триад, или интегрально, оценивая цвет всего экрана или достаточно обширной его области.
При яркостях порядка 100 кд/м2, соответствующих свечению экрана кинескопа, разрешающая способность зрительной системы по яркости составляет примерно одну угловую минуту [111]. Средний размер люминофорной группы у кинескопов с диагоналями экранов 51 ... 54 см составляет 0.55x0.55 мм, и, следовательно, ширина люминофорной полоски равна приблизительно 0.18 мм. При оптимальном расстоянии наблюдения 20 см можно увидеть невооруженным глазом смещение электронного пятна на соседний люминофорный элемент. Однако смещение на интервал менее 0.06 мм может быть не обнаружено, хотя при этом основной цвет искажен значительно, что можно заметить при наблюдении экрана с расстояния (3 ... 6)Н, обеспечивающем пространственное смешение цветов в зрительной системе. Для улучшения условий наблюдения используют лупы и другие средства оптического увеличения. В этом случае точность оценки возрастает пропорционально кратности увеличения оптического прибора.
Простейший метод визуальной оценки качества однородности полей основных цветов и белого рекомендован ГОСТами 21059.0-75 [112] и 28176-89 [113]. Производится непосредственное наблюдение цветового поля при отпирании одного из электронных пучков кинескопа. Появление области (или нескольких областей) с посторонней окраской является признаком нарушения чистоты основного цвета, соответствующего включенному ЭОП. Зрительная система более чувствительна к неоднородному по полю изменению цветности, т.к. в этом случае производится сравнение областей с различными цветностями. Однородное изменение основного цвета, возникающее при попадании электронного пучка на не предназначенные ему люминофоры равномерно по всему экрану, может быть не обнаружено. Метод, естественно, не позволяет производить количественную оценку и носит чисто субъективный характер, однако тем не менее используется наиболее широко для контроля чистоты основных цветов при массовом выпуске кинескопов и аппаратуры, их содержащих.
Оценка чистоты основных цветов кинескопа может быть сведена к измерению координат цветности свечения экрана при последовательном отпирании электронных пучков и контролю их соответствия установленным допускам на отклонения. Номинальные значения ко ординат можно получить, измеряя цветности основных цветов на экране эталонного кинескопа с высокой чистотой основных цветов. Классификация способов измерения цвета на ТВ экране приведена в [114] и представлена на рис. 3.3. Различие условий измерения и требований к их точности, простоте и быстроте выполнения определяют возможность использования тех или иных способов измерения и приборов.
Методы оценки цвета на экранах устройств воспроизведения изображений можно подразделить на визуальные (субъективные) и фотоэлектрические (объективные), в основе которых лежит преобразование яркости свечения экрана в электрический сигнал. Визуальные колориметрические методы в ряде случаев обеспечивают требуемую точность, но весьма трудоемки и на практике используются только в лабораторных условиях. На результатах таких измерений отражаются различия свойств зрения у разных наблюдателей, их зависимость от условий наблюдения и отличие от стандартного колориметрического наблюдателя. Для объективного измерения координат цветности свечения экранов кинескопов ГОСТом 19785-88 [74] рекомендованы два метода: спектрофотометрический и фотоэлектрический. Наиболее точными являются измерения цвета по спектральным характеристикам излучения. По полученным спектрофотометрическим данным расчетным путем получают координаты цвета в колориметрической системеXYZMKO-1931 (или в других колориметрических системах):
Более простыми приборами являются фотоэлектрические колориметры. Оценка координат цвета производится в соответствии с выражением (3.2), однако кривые сложения w(A) цветовой координатной системы колориметра реализуются не электрическим путем, а в виде характеристик спектральной чувствительности трех каналов колориметра. При хорошем спектральном согласовании каналов такая оценка может быть более точной, чем при спек-трофотометрировании с приближенным суммированием [114]. Например, трехканальный фотоколориметр SequelChroma 4 фирмы Sequel Imaging, применяемый для измерения цвета на экранах и калибровки компьютерных мониторов, позволяет производить оценку координат цветности с погрешностью Ах = Ау 0.004. Для получения профиля монитора требуется около двух минут (производится 93 измерения с использованием программного обеспечения ColorBlind Proovelt). Погрешность колориметра ChromaTech того же производителя не превышает значений Ах = Ду =0.002.
Существуют устройства, специально предназначенные для измерения цвета, являющегося результатом смешения нескольких основных цветов [1, 115, 116]. Например, фотоэлектрические ТВ анализаторы цвета измеряют непосредственно количества основных цветов в смеси. Их можно использовать для измерений цвета на экранах кинескопов, по которым они были проградуированы (т.е. в цветовой координатной системе самого кинескопа), а также для установки баланса белого в кинескопах с однотипными люминофорами. Трехканальный ТВ анализатор цвета содержит три канала, спектральные характеристики чувствительности которых могут иметь произвольную форму, но должны отличаться друг от друга, находиться в пределах видимого спектра, и спектральная область излучения каждого из люминофоров должна попадать в пределы по крайней мере одной из этих кривых. Такой прибор позволяет выявить отклонения основных цветов исследуемого кинескопа относительно основных цветов эталонного кинескопа, по которому он градуирован. Трехканальный анализатор цвета показывает координаты цвета в цветовой системе R3G3B3 эталонного кинескопа:
Экспериментальные исследования метода автоматизированной оценки координатных искажений изображения
Для оценки распределения координатных ошибок по полю изображения используются линейные тестовые структуры в виде семейства параллельных равноотстоящих штрихов. Тестовое изображение совмещается со структурой растра таким образом, чтобы штрихи и линии растра были параллельны. Для удобства алгоритмической обработки введена начальная разница шагов тестового изображения и растра, в результате чего картина муара приобретает одномерный характер, а искажения исходных структур приводят к отклонению полос от номинальных положений.
В ходе эксперимента использовались следующие способы формирования муаровых картин: получение реальных муаровых картин на растрах передающих и приемных ТВ устройств, фотоэлектрическое преобразование и ввод в ЭВМ; моделирование (синтез) муаровых изображений с заданными параметрами программным путем на ЭВМ.
Использование тестовых муаровых изображений, параметры которых известны, позволяет оценить характеристики предложенных методов алгоритмической обработки.
Производилась экспериментальная оценка растровых искажений на экране компьютерного монитора. Оценивалась горизонтальная компонента искажений Ах(х,у), что объясняется удобством моделирования нелинейных и геометрических искажений изображения по горизонтали путем регулировки растровых настроек монитора. Тестовая структура была выполнена в виде фотошаблона на гибкой пленке и накладывалась непосредственно на воспроизводящий экран. На экране воспроизводилось мелкоструктурное изображение в виде вертикальных темных и светлых линий заданной частоты, образующее эффект муара совместно со штрихами тестовой структуры. Номинальное число муаровых несущих полос NM = 2!i. Визуальный осмотр картины муара позволяет сделать заключение о характере искажений. Выбор соотношения шагов S 5Т обеспечивает отображение с
отрицательным знаком, поэтому характер структуры муаровых картин противоположен характеру искажений растра: при положительных трапециевидных искажениях картина муара имеет вид отрицательной трапеции, при положительной дисторсии растра (подушкообразных искажениях) полосы принимают бочкообразную форму, и т. д (рис. 4.7).
Алгоритм обработки муаровых изображений реализует последовательность действий, предложенную в п. 2.4.3 главы 2. Производится одномерная обработка каждого горизонталь ного ряда элементов изображения, которые можно рассматривать как реализации сигнала в различных сечениях муарограммы. Пороговое значение фазового скачка при устранении 2ж-неоднозначности фазовой функции выбрано равным АФП = к. Последовательность операций, составляющая процедуру алгоритмической обработки муаровых изображений, реализована на языке сверхвысокого уровня в интегрированной математической среде MATLAB 5.3 [121, 122]. Тексты программ и пояснения к ним содержатся в Приложении 3.
В ходе эксперимента производилась обработка реальных муаровых картин, полученных при интерференции структуры тестового фотошаблона и изображения в виде вертикальных линий на экране видеомонитора, и введенных в ЭВМ. Результаты машинной обработки муарограммы, изображенной на рис. 4.7, г, представлены на рис. 4.8. В аксонометрической проекции показаны трехмерная поверхность, высота в каждой точке которой отражает значение интенсивности исходной муарограммы (рис. 4.8, а), амплитудно-частотный спектр изображения (рис. 4.8, б), развернутая оценка распределения фаз, полученная по совокупности фотометрических сечений в соответствии с (2.25) и (2.26) (рис. 4.8, в) и оценка поля координатных ошибок Дх(лг, y)\fS, выраженных в числе элементов изображения, при условии отсутствия искажений в центральной зоне (рис. 4.8, г). Определение характеристик процедуры восстановления фазовой функции производилось методом имитационного моделирования, состоящем в синтезе и обработке тестовых муарограмм с известными параметрами. Изображение в виде вертикально ориентированных полос формируется в среде Matlab 5.3. в соответствии с принятой моделью сигнала и шума, удовлетворяющей уравнению (2.20). Варьируются номинальное число полос на ширине изображения NH, вид и параметры аддитивной s0(x,y) и мультипликативной sm(x,y) низкочастотных помех и фазовой функции Ф(х,у). Примеры программно синтезированных муарограмм с фазовыми функциями различных видов представлены на рис. 2.23 (глава 2). Возможно добавление калиброванного аддитивного гауссовского шума, имитирующего флуктуационный шум фотоэлектрического преобразования.
На рис. 4.9 представлены результаты обработки тестового изображения с номинальным числом полос iVM = 25, распределение фаз которого соответствует известной аппроксимации искажений из-за дисторсии оптической системы [78] Ф(х, у) = ом х [1 - кф (х2 +У2)]. Показаны оценка поля координатных ошибок и распределение абсолютной ошибки восстановления дГДх(лг,.у)/5І = \ф(х,у) — Ф(х,у)\/(2я ). Возрастание ошибки вблизи границ объясняется финитным характером преобразования Фурье изображения, заданного на ограниченной области.
Для оценки влияния флуктуационных шумов на точность восстановления фазовой функции использовались тестовые неискаженные муарограммы в виде 25 вертикальных полос с синусоидальным распределением интенсивности (см. рис. 2.23, а, глава 2) и отношениями сигнал/шум от у/ = 1 дБ до у/ = 60 дБ. Производилась статистическая обработка результатов работы алгоритма. Для уменьшения граничных эффектов изображение слева и справа дополнялось своими копиями, а обработка производилась только на центральном изображении. Абсолютная ошибка восстановления фазы в каждой точке муарограммы: АФ(к,1) = ф(к,1)-ф{к,1), (4.1) где Ф(АГ,/), Ф(к,і) - исходная и восстановленная функции; к = 1,2, ... К; 1= 1,2, ... L -номера отсчетов изображения; K L = 720x576 - число элементов изображения. Оценка средне-квадратической ошибки найдена усреднением по всем элементам изображения:
