Методика оценки качества функционирования сканирующих систем Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.352

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СКАНИРУЮЩИХ СИСТЕМ

В.В. Котов, С.Н. Клещарь, Н.А. Котова, С. А. Будков

Предложена структура тест-объекта для автоматизированной оценки качества работы сканеров документов. Разработана методика расчёта основных параметров, характеризующих качество сканирования документов.

Ключевые слова: сканер, тест-объект, оцифровка архивной документации.

Реализация задач долговременного хранения больших информационных массивов в настоящее время реализуется, как правило, с использованием гибридных технологий [1], включающих как традиционное микрофильмирование документации, так и новые способы хранения в электронном виде, на машиночитаемых носителях. В настоящее время производители предлагают широкую номенклатуру сканеров документов, имеющих различные технические характеристики и зачастую существенно отличающихся между собой по стоимости. При этом высокая цена не всегда гарантирует должное качество сканируемых изображений.

В статье описаны разработанная методика и тест-объект для комплексной оценки параметров функционирования сканирующих устройств, используемых в задачах оцифровки архивной документации. Общая структура тест-объекта показана на рисунке.

/— угловые и срединные маркеры —\

поле для визуальной оценки читаемости

поле для оценки ЧКХ сканера

поле для визуального контроля разрешения

поле для оценки передачи серых тонов

поле контроля уровня белого

— дополнительное поле

Общая структура тест-объекта

299

Она включает в себя следующие элементы:

угловые и срединные маркеры — для оценки величины геометрических искажений и определения расположения остальных элементов тест-объекта (8 штук);

поле для визуальной оценки читаемости — область текста для проверки разборчивости характерных символов (вверху кадра);

поле для оценки частотно-контрастной характеристики (ЧКХ) сканера (в верхней половине кадра);

поле для оценки передачи серых тонов — шкала градаций серого тона (в нижней половине кадра);

поля для контроля уровня белого — предназначены для оценки неравномерности освещённости по полю кадра (4 шт. по углам и 1 поле в центре кадра);

поле для визуального контроля разрешения — представляет собой стандартный тест-объект разрешения, построенный в соответствии с ГОСТ 13.1.701-95 и позволяющий визуально оценить точность фокусировки сканера;

дополнительное поле — зарезервированная область для размещения дополнительных элементов контроля (например, контроль воспроизведения высоких пространственных частот при выводе изображения на микрофильм через КОМ-систему).

Оценка качества работы сканера производится путём анализа отсканированного изображения тест-объекта. Анализируемое растровое изображение тест-объекта с математической точки зрения описывается прямоугольной матрицей {Р(т,п)} размером М хN элементов. Каждый элемент Р(т, п) является дискретной скалярной величиной, характеризующей интенсивность излучения I в соответствующей точке пространства оптического изображения.

Для вычисления оценки точности тоновоспроизведения в структуру тест-объекта включена шкала, состоящая из 15 прямоугольных плашек, окрашенных в различные оттенки серого - от светло-серого (почти белого) до глубокого чёрного, плавно изменяющиеся слева направо [2]. Для каждой плашки конкретного экземпляра тест-объекта необходимо выполнить процедуру оценивания оптической плотности Д,, , = 1..15, которая характеризует количество света, отражаемого данной плашкой в процессе сканирования:

о, = ^

ч

где 10 — падающий поток света от осветителя; I, — количество света, отражённое ,-й плашкой.

Измерение оптической плотности Д, рекомендуется проводить несколько раз с последующим усреднением результатов для каждой плашки.

300

При оценке качества тоновоспроизведения была выдвинута гипотеза о линейности светосигнальной характеристики идеального сканера, то есть предполагалось, что в идеальном сканере связь между интенсивностью регистрируемого светового потока I и формируемым в цифровом изображении числом Р носит линейный характер:

Рг

кіі + Ь

где к и Ь — некоторые постоянные параметры, определяемые конструктивными особенностями сканера.

Интенсивность I, может быть найдена из первого выражения:

10

іг

Таким образом, в идеальном сканере связь между интенсивностью регистрируемого светового потока и формируемым значением яркости пикселя определяется выражением

к 0

Рг =

+ Ь =

+ Ь.

Коэффициент а = кі0 также является постоянной величиной, поскольку оба сомножителя для конкретного экземпляра сканера являются константами.

Поскольку, как правило, информация о значениях тангенса угла наклона светосигнальной характеристики к и интенсивности падающего светового потока і0 недоступна из технической документации, предложено оценивать коэффициенты а и Ь методом наименьших квадратов по результатам измерений усреднённой яркости плашек серой шкалы, для которых известны оптические плотности Ві .

Для каждой плашки по отсканированному изображению тест-объекта должно быть вычислено среднее значение яркости Рг, г = 1 ...15 .

Функция качества аппроксимации имеет вид

\2

15

а

1^ 10 Вг

+Ь

Рг

Условию её минимизации соответствует равенство первых частных производных нулю:

Э 15

-Ф= X Эа ^

а

К10 Вг

+ Ь - Рг

1

Э 15 —ф= X

ЭЬ ^

а

г=110 Вг

+ Ь - Рг

= 0.

Обозначив

уравнении в виде

10

= йі, можно представить последнюю систему

15 _ 15 15

а X ^ + Ъ X ^ = X ;

'=1 '=1 '=1 15 15

а X + 15Ъ = X Р' •

, '=1 '=1

Решая данную систему, несложно вычислить оптимальные значения а и Ъ:

а

15 15 15

151 Рійі - ІР, Xйі

і=1 і=1 і=1

15

15 X й2 -

і =1

15

,2

ь

15 15 15 15

Xй2 XРі- X йі XРійі і =1 і =1 і =1 і =1

X йі

V і=1 у

15

15

2

X йі

V і=1 у

15 X ^ -

'=1

После вычисления оценок строится таблица тоновоспроизведения, в которой первый столбец В содержит справочную информацию о величинах оптических плотностей соответствующих плашек серой шкалы, второй столбец Р содержит фактические усреднённые значения яркостей плашек Р', измеренные по анализируемому изображению тест-объекта, а третий столбец Р* представляет собой теоретические значения яркости, которые должен формировать идеальный сканер с точно линейной светосигнальной характеристикой, вычисленные с учётом ранее найденных оценок коэффициентов а и Ъ:

Р * = а Г1 ~

10

+ь

В четвёртом столбце dP приведено отклонение фактической яркости от теоретически рассчитанной:

dPi = Р' - Р* •

Оцениваемый сканер будет тем ближе к его идеализированному линейному аналогу, чем ближе к нулю будут величины отклонений dPi.

Интегральным показателем качества тоновоспроизведения является усреднённое значение модулей отклонений:

- 1 15, ,

dp=—X кр.

15 1 '

15'=1

Чем ближе к нулю этот показатель, тем более линейной является светосигнальная характеристика реального сканера.

Оценка интенсивности случайного шума строится в предположении, что шум, вносимый сканером в формируемое изображение, является

1

аддитивным белым шумом, т.е. определяется выражением

Р(т, п ) = Р *(т, п) + е(т, п)

где Р*(т, п) — значение яркости, которое могло бы быть сформировано идеальным сканером с нулевым уровнем случайного шума; е(т, п) — независимая, некоррелированная случайная величина с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением &е.

Предполагая, что плашки тест-объекта имеют достаточно равномерную заливку (проверяется при промере тест-объекта денситометром), можно считать, что найденные на предыдущем шаге средние значения яркостей Р' являются достаточно точными оценками величин Р*(т, п), сформированных идеальным сканером в областях изображения, относящихся к соответствующим плашкам. Тогда для пикселей, относящихся к '-й плашке, можно найти мгновенные значения шума, используя выражение

е'(тп) = Р'(m,п)- Р'.

Определив множество значений шума, вносимого сканером в изображение на уровне яркости Р', можно оценить величину среднеквадратического отклонения шума на этой яркости ае.:

1 М-1 N-1 п

°е1 =— XX (е'(m,п)) ,

MN т=0 п=0

где М, N — размеры области, по которой осуществляется оценка шума.

Оцениваемый сканер будет тем ближе к идеальному аналогу, чем меньше уровень шума в каждом из диапазонов яркостей.

Интегральной оценкой интенсивности шума является усреднённое значение шума по всем плашкам:

_ 1 15

°е = 15 '

15'=1

Для лучшего понимания показателя среднего уровня шума можно использовать так называемое «правило трёх сигм», в соответствии с которым для нормально распределённой случайной величины 99,7 % её значений лежат в диапазоне Р' ± 3 • &е..

Для оценки качества работы осветителя необходимо осуществить измерение среднего уровня яркости в пяти точках тест-объекта: в четырёх угловых полях Рм,...,Рм>4 и одном поле Р^5 по центру изображения. При 8-битном кодировании яркости максимальная яркость на изображении равна 255. Поэтому в большинстве случаев следует стремиться к тому, чтобы наиболее светлые области изображения (с наименьшей оптической плотностью) давали значения яркости, близкие к максимальному.

Одновременно оцениваются расхождения в освещённости белых полей путём вычисления разности

^ = max{pwl,..., Р^5 }-min{pwl,к, ^5 }.

Равномерность освещения тем выше, чем ближе величина кР^, к

нулю.

Сканер использует доступный диапазон яркостей тем более эффективно, чем ближе показатель

тах{Р^1,---;,Р^5 }-РЪ 255

к единице.

Уровень искажений геометрических размеров. На изображение тест-объекта нанесены опорные точки в виде пар концентрических окружностей, размещённых по углам и по серединам сторон. Расстояния между ними известны и составляют 380 мм для угловых точек вдоль длинной стороны тест-объекта и 257 мм для угловых точек вдоль короткой стороны.

Определив координаты (т', п') опорных точек и зная пространственное разрешение р, можно рассчитать фактические расстояния. Так, если разрешение задано в точках на дюйм (ёр^, то между парой маркеров с координатами (т', п') и (т j, nj) фактическое расстояние в мм будет определяться выражением

Сканер работает тем лучше, чем ближе максимальное отклонение к

нулю.

Оценка частотно-контрастной характеристики. Поле для оценки частотно-контрастной характеристики представляет собой 7 групп пар чёрных и белых линий (по 10 чёрных и 9 белых линий в каждой группе), нарисованных с увеличивающейся пространственной частотой.

Для каждой из групп строится профиль яркости. Качество передачи высоких пространственных частот может быть оценено визуально по графику профиля яркости. В случае сканера, идеально воспроизводящего высокие пространственные частоты, такой график должен представлять собой меандр, в котором должны просматриваться 10 минимумов, соответствующих 10 чёрным линиям, и 9 максимумов, соответствующих 9 белым линиям. По яркости минимумы должны быть близки к нулю, а максимумы - к 255.

Для количественного описания ЧКХ для каждой группы, в которой можно различить необходимое количество минимумов и максимумов, оценивается контраст как отношение разности среднего значения максимумов и среднего значения минимумов к ширине диапазона воспроизво-

Ь = 25,4 •

димых градаций яркости. Группа воспроизводится тем лучше, чем ближе контраст к 100 %. Сканер в целом работает тем лучше, чем более высокочастотную группу он может воспроизводить (при равенстве воспроизводимых групп лучшим следует считать тот сканер, который обеспечивает более высокий контраст в данной группе).

В соответствии с предложенной методикой было разработано специальное программное обеспечение для комплексной оценки качества функционирования сканеров документов.

Список литературы

1. Котов В.В., Ларкин Е.В. Микрофильмирование цветной документации // Известия ТулГУ. Сер.: Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Вып. 3. Системы управления. 2005.

С. 101-106.

2. Клещарь С.Н., Котов В.В. Контроль параметров светового потока в CIM-устройствах // Сборник научных трудов Шестой Всероссийской научно-практической конференции «Системы управления электротехническими объектами «СУЭТО-6» Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. С. 235-237

Котов Владислав Викторович, д-р техн. наук, доц., проф., Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Котова Наталья Александровна, канд. техн. наук, доц., Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Клещарь Сергей Николаевич, начальник отдела, Россия, Тула,

Научно-исследовательский институт репрографии,

Будков Сергей Анатольевич, аспирант, Россия, Тула, Тульский государственный университет

A METHOD OF ESTIMA TION OF SCANNING SYSTEM QUALITY V.V. Kotov, S.N. Kleschar, N.A. Kotova, S.A. Budkov

A structure of test-object for automated estimation of scanning system quality is offered. The method of calculation of the main parameters that characterize the quality of the scanned documents is developed.

Key words: scanner, test-object, digitizing of archival documents.

Kotov Vladislav Viktorovich, doctor of technical sciences, docent, professor, Russia, Tula, Tula State University,

Kleschar Sergey Nikolaevich, head of department, Russia, Tula, Research Institute of Reprography,

Kotova Natalia Alexandrovna, candidate of technical sciences, docent, Russia, Tula, Tula State University,

Budkov Sergey Anatolievich, postgraduate, Russia, Tula, Tula State University

УДК 681.5

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА СШИВАНИЯ НЕСКОЛЬКИХ КАДРОВ В ЕДИНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ

Д.В. Чеховский, М.Б. Цудиков, С.В. Балясный

Рассмотрен процесс создания панорамных изображений из нескольких кадров с узким углом обзора по горизонтали, предложены различные способы для уменьшения времени процесса сшивания изображений.

Ключевые слова: системы панорамного видеонаблюдения, характерные точки, SURF, SIFT.

Наилучшую безопасность охраняемого объекта обеспечивают охранные системы видеонаблюдения, обладающие широким обзором зоны наблюдения. На практике таковыми часто являются панорамные системы видеонаблюдения.

Одним из способов создания панорамного изображения является «сшивание» кадров обычного формата с небольшим углом обзора в единое изображение с углом обзора по горизонтали от 180° [4]. При этом кадры должны иметь некоторое перекрытие, так как при соединении без общих областей (встык) на границах соединения изображений будут наблюдаться искажения и неточности «сшивания», связанные с механическими люфтами объектива, аберрациями, отсутствием программного сопоставления изображений. В связи с этим возникает задача соединения соседних кадров в единое изображение по некоторой линии («шву»), лежащей в зоне перекрытия. Для этого на соседних кадрах надо найти так называемые особые (реперные) точки и провести через них прямую, которая и будет являться «швом» (рис. 1).

Для выбора подходящих для «шва» особых точек предлагаются следующие условия:

1) угловой коэффициент отрезка k должен быть больше или равен угловому коэффициенту диагонали общей полосы K = Y/X. В идеальной ситуации он должен стремиться к бесконечности. Для отрезка, изображен-