Оптимизация процесса совмещения цветоделенных изображений при микрофильмировании Текст научной статьи по специальности «Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук»

Научная статья на тему 'Оптимизация процесса совмещения цветоделенных изображений при микрофильмировании' по специальности 'Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук' Читать статью
Pdf скачать pdf Quote цитировать Review рецензии ВАК
Авторы
Коды
  • ГРНТИ: 43 — Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук
  • УДK: 5
  • Указанные автором: УДК:778.15

Статистика по статье
  • 51
    читатели
  • 17
    скачивания
  • 0
    в избранном
  • 0
    соц.сети

Ключевые слова
  • ЦВЕТОДЕЛЕННОЕ МИКРОФИЛЬМИРОВАНИЕ
  • ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ИСКАЖЕНИЯ
  • ЦВЕТОВОЙ КАНАЛ
  • COLOR SEPARATION MICROFILMING
  • GEOMETRIC DISTORTION
  • COLOR CHANNEL

Аннотация
научной статьи
по общим и комплексным проблемам естественных и точных наук, автор научной работы — ХОДОВ СЕРГЕЙ ИГОРЕВИЧ

Разработан метод совмещения изображении каналов цветоделенного оригинала с возможностью коррекции геометрических искажений.

Abstract 2016 year, author — HODOV SERGEY IGOREVICH

The method for combining of channels of color separated images of original with the possibility of correction of geometric distortion is developed.

Научная статья по специальности "Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук" из научного журнала "Известия Тульского государственного университета. Технические науки", ХОДОВ СЕРГЕЙ ИГОРЕВИЧ

 
Читайте также
Рецензии [0]

Похожие темы
научных работ
по общим и комплексным проблемам естественных и точных наук , автор научной работы — ХОДОВ СЕРГЕЙ ИГОРЕВИЧ

Текст
научной работы
на тему "Оптимизация процесса совмещения цветоделенных изображений при микрофильмировании". Научная статья по специальности "Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук"

УДК 778.15
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СОВМЕЩЕНИЯ ЦВЕТОДЕЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ МИКРОФИЛЬМИРОВАНИИ
С.И. Ходов
Разработан метод совмещения изображений каналов цветоделенного оригинала с возможностью коррекции геометрических искажений.
Ключевые слова: цветоделенное микрофильмирование, геометрические искажения, цветовой канал.
В последние годы специалисты по микрофильмированию все чаще сталкиваются с необходимостью сохранения на пленке цветных изображений, таких, как чертежи, картины, карты, печатная продукция и т.д. Поскольку цветная пленка существенно дороже обычной, для этого используют технологию цветоделенного микрофильмирования. Электронное изображение в цветовой модели RGB разбивается на 3 канала: красный, зеленый и синий. Каждый канал имеет 256 оттенков одного из этих цветов, что позволяет перевести изображения в градации серого. После этого изображения выводятся на пленку.
В случае необходимости воспроизведения оригинала по кадрам пленки производятся сканирование кадров и совмещение изображений. Однако выполнение такой операции вручную требует больших временных затрат и внимательности оператора. Следовательно, необходимо разработать метод совмещения изображений каналов с минимальным участием оператора.
Технологическая цепочка цветоделенного микрофильмирования состоит из следующих этапов [1]:
1) подготовка изображений к выводу;
2) вывод изображений на пленку;
3) сканирование кадров;
4) совмещение каналов;
5) обработка изображения для устранения дефектов.
Этапы 2, 3 и 5 находятся за рамками решаемой задачи, поэтому в данной статье не рассматриваются.
На этапе подготовки изображений к выводу первым шагом является определение формата. Для примера рассмотрим изображение тест-объекта форматом А3, представленное на рис. 1.
Параметры рассматриваемого изображения тест-объекта:
1) разрешение 600 dpi;
2) формат файла - TIFF (без сжатия);
3) цветовая модель - RGB, глубина цвета - 24 бит.
76
Яркостная шкала
Изменяем В {(? » С - 94)
Изменяем Э = В = 94) UUZ
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■а ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ о
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■в ■ ■ ■ ■ ■ uul 1
Изменяем К (<3 = В = 94) ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ i ■ tt Н Н о
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■■■■■■■■■В■■■■■■■■ м
Изменяем К (насыщенные КО) ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■в ■ ■ ■ ■ ■ __ 73 я п ■■
Изменяем О (насыщенные йВ) ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■а ■ ■ ■ ■ ■
Рис. 1. Тест-объект
Для автоматического соединения каналов после сканирования необходимо в изображение перед выводом добавить специальные метки. Метки могут иметь произвольную форму, но для простоты поиска воспользуемся прямоугольной формой метки. Толщина линии в пикселях в зависимости от разрешения определяется по формуле
/=— (1)
25,4' К)
где а - толщина линии, мм; / - толщина линии, пиксел; R - разрешение,
Согласно ГОСТ 13.1.002-2003 толщина линий на исходном изображении должна быть не менее 0,2 мм, расстояние между линиями - не менее 0,8 мм. Воспользовавшись формулой (1), получим толщину линии при данном разрешении равной 5 пикселям. Однако данная толщина линии может привести к погрешностям при обработке сканированных изображений. Поэтому увеличим толщину линии до 0,9 мм, что соответствует 21 пикселю при разрешении 600 dpi. Ширину метки примем равной 48 пикселям, а расстояние между метками - равным ширине метки. Также необходимо учесть расстояние от границ меток до изображения, так как при малых значениях отступа возможно слияние линии меток с изображением при записи на пленку. Для этого примем данный отступ равным 21 пиксе-
Для формата А3 получаем п=90 меток в горизонтальном ряду и т=64 метки в вертикальном ряду. Для нанесения горизонтальных меток вычислим координаты каждой метки, воспользовавшись формулой
где X - горизонтальная координата метки, пиксел; Х0 - начальная координата, пиксел; Ь - ширина метки, пиксель.
Аналогично определим координаты вертикальных меток:
где У - горизонтальная координата метки, пиксел; У0 - начальная координата, пиксель.
После нанесения меток необходимо произвести деление изображения на три канала и вывод изображений каналов на пленку - по одному каналу на кадр. Затем отсканируем изображения со следующими параметрами:
В процессе пространственной дискретизации изображения путем сканирования, возникают геометрические искажения, вызываемые различными факторами (позиционирование пленки в сканере, программная интерполяция при увеличении изображения и т.д.) [2]. Поэтому для точного совмещения изображений необходимо компенсировать данные искажения. Основные этапы компенсации искажений представляют собой:
1) определение координат меток в отсканированных изображениях каналов;
2) вычисление начальных значений горизонтальных и вертикальных координат;
3) совмещение блоков изображений каналов с учетом величин искажений.
Для определения координат меток воспользуемся поиском пикселей по строкам слева направо (для горизонтальных рядов меток) и по столбцам сверху вниз (для вертикальных рядов меток). Условия поиска можно выразить в виде неравенств
где Р - значение цвета пикселя в градациях серого; I - координата пикселя в строке (для горизонтальных рядов меток) и в столбце (для вертикальных рядов меток).
Значения I для пикселей, удовлетворяющих условиям, являются координатами меток в анализируемой строке или столбце пикселей. Произведем выборку строк или столбцов, содержащих значения ¡, в количестве, равном п (для горизонтальных рядов меток) и т (для вертикальных рядов
X = Х0 + 2 • (п-1) • Ь,
(2)
У = У0 + 2 • (т-1) • Ь,
(3)
(4)
(5)
меток). По выбранным строкам сформируем матрицу размером (п-1)х(/-1) (для горизонтальных рядов), и матрицу размером (т-1)х(к-1) (для вертикальных рядов):
'0,0
'0,1
1,0
I
п-1,0
1 ... 1
1,1 п -1,1
10,/-1 г1,/-1
1
п-1, /-1
(6)
где / - количество строк, содержащих требуемое количество значений 1,
"0,0
'0,1
1,0
1,1
1
т-1,0
1
т -1,1
1
т-1,к-1
(7)
0,к-1 1,к-1
где к - количество строк, содержащих требуемое количество значений 1.
Таким образом, для каждого изображения канала получаем 4 матрицы с координатами меток: верхнего, нижнего, левого и правого рядов. Окончательные значения координат получим, определив медиану для каждого из столбцов полученных матриц:
Т = | К ••• I, (8)
где Т - матрица окончательных координат верхнего ряда меток; 1п - значение медианы п-го столбца матрицы координат верхнего ряда меток;
б=| а а • ^п-11, (9)
где Б - матрица окончательных координат верхнего ряда меток; ап - значение медианы п-го столбца матрицы координат верхнего ряда меток;
Ь=1 /0 • Ы, (10)
где Ь - матрица окончательных координат верхнего ряда меток; 1т - значение медианы т-го столбца матрицы координат верхнего ряда меток;
Я = | 1 1 • Гт-1 | , (11)
где Я - матрица окончательных координат верхнего ряда меток; гт - значение медианы т-го столбца матрицы координат верхнего ряда меток.
Вычислим начальное значение горизонтальных координат каждого изображения канала по формуле
=I *0 - а>|
Хц
2
(12)
Начальное значение вертикальных координат каждого изображения канала определим так:
У
_! Г0 - /0|
2
(13)
Для большей наглядности рассмотрим совмещение двух изображений каналов. Поскольку координаты пикселей одного изображения приводятся к координатам пикселей другого изображения, необходимо выбрать одно из них в качестве основного, а другое - в качестве приводимого. Оптимальным решением будет выбор изображения канала, содержащего наибольшее количество деталей исходного изображения, в качестве основного. Для модели RGB это канал G, поэтому к нему будем приводить остальные каналы. Пример взаимного расположения блоков при совмещении изображений каналов представлен на рис. 2.
Рис. 2. Пример взаимного расположения блоков совмещаемых изображений: а - фрагмент изображения основного канала; б - фрагмент изображения приводимого канала
Для компенсации геометрических искажений необходимо скорректировать значения координат пикселей в соответствии с определенными ранее координатами меток. Исходя из рис. 2 расчет координат пикселей можно произвести по формулам
х = х2-(х2-х1)-Оъ -У02) • -У01)• (14)
У = У2 - (У2 - Л) - (Х2 - Х02) • *ёГ- (X - Х01) • (15)
где х - расчетная координата текущего пикселя по горизонтали; у - расчетная координата текущего пикселя по вертикали; х2 и у2 - координаты текущего пикселя приводимого изображения по горизонтали и вертикали; х1 и у1 - координаты текущего пикселя основного изображения по горизонтали и вертикали; х01 и у01 - начальные координаты основного изображения по горизонтали и вертикали; х02 и у02 - начальные координаты приводимого изображения по горизонтали и вертикали.
На рис. 2 видно, что при переходе от блока к блоку конечные значения координат (с учетом искажений) предыдущего блока являются начальными значениями координат следующего блока.
Таким образом, получаем совмещенные изображения двух каналов. Третий канал совмещается аналогично.
Для оценки точности совмещения проанализируем исходное изображение. Каждый пиксель данного изображения, отличный по цвету от фона, содержит информацию о деталях изображения. Следовательно, можно определить долю пикселей, содержащих детали изображения, и сравнить её с аналогичным параметром результирующего изображения (таблица).
Доли пикселей в исходном и результирующем изображениях
Показатели Ширина, пиксел Высота, пиксел Всего пикселей, пиксел Значащие пиксели, пиксел Доля значащих пикселей Процент значащих пикселей, %
Исходное изображение 9846 6940 68331240 32648667 0,4778 47,78
Результирующее изображение 12276 8788 107881488 54609610 0,5062 50,62
В результате получаем отклонение доли значащих пикселей результирующего изображения от аналогичного показателя исходного изображения, равное 2,84 %. С учетом размеров изображений и присутствия в них шумов, данный результат является технологически приемлемым и рациональным. Кроме того, затраты времени на ручное совмещение трех каналов изображения форматом А3, выполняемое опытным специалистом, составляют в среднем 1 час. Реализация данного метода позволяет осуществлять аналогичный процесс за 4 мин.
Таким образом, разработанный метод позволяет достигать приемлемого качества совмещенного изображения, а также практически в 15 раз сокращает затраты времени на совмещение изображений каналов и снижает влияние субъективного фактора.
Список литературы
1. Гаврилин А.П. Управление информационными процессами микрофильмирования в государственной системе страхового фонда документации: дис. ... д-ра техн. наук Тула, 2007. 369 с.
2. Клещарь С.Н. Модели и методы контроля технических средств в системах страхового хранения информации: автореф. дис. ... канд. техн. наук. Рязань, 2013. 20 с.
Ходов Сергей Игоревич, асп., seriy-daelin@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
OPTIMIZATION PROCESS OF COMBINING OF COLOR SEPARATED IMAGES IN MICROFILMING
S.I. Hodov
The method for combining of channels of color separated images of original with the possibility of correction of geometric distortion is developed.
Key words: color separation microfilming, geometric distortion, color channel.
Hodov Sergei Igorevich, postgraduate, seriy-daelin@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 655.344.022.72
ВЛИЯНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ В КРАСОЧНЫХ АППАРАТАХ НА ВЕЛИЧИНУ ТОНОВОГО ПРИРАЩЕНИЯ
А.Ю. Бражников, Л.Г. Варепо
Приводятся научные результаты экспериментальных исследований по оценке неравномерности распределения температуры красочного слоя по поверхности красочных накатных валиков и влияния на качество оттиска офсетной печати.
Ключевые слова: плоская офсетная печать, качество оттиска, красочный слой, красочный валик, тоновое приращение, красочный аппарат.
Ключевую роль в печатном процессе играет офсетная краска. Грамотно подобранная офсетная краска обеспечивает минимальные колебания величины красочного слоя за счет предела насыщения (процент захвата воды) и высокой интенсивности [1 - 2], что снижает количество брака по причине отмарывания и разнооттеночности. В процессе печати для качественного и стабильного воспроизведения полутоновых изображений необходимо обеспечить минимальные колебания тонового приращения. Среди факторов, оказывающих влияние на тоновое приращение в печати, приоритетную роль занимают реологические свойства краски и условия, в которых находятся краска и увлажняющий раствор в печатной машине в момент переноса их на запечатываемый материал.
Имеются сведения, что вязкость краски снижается при повышении ее температуры, в свою очередь, снижение вязкости влечет за собой повышенное эмульгирование и снижение липкости краски [3 - 4]. В процессе печати офсетная краска подвергается различным температурным

читать описание
Star side в избранное
скачать
цитировать
наверх