CC BY
31
Сравнительный
анализ методов
увеличения
при воспроизведении
цифровых
оригиналов
Т.А. Макеева,
к.т.н. доцент,
М.А. Калошина,
инженер,
Д.Н. Осадчая,
инженер
В обработке изображений все чаще используются цифровые оригиналы, при воспроизведении которых осуществляется ряд технологических преобразований: масштабирование (увеличение или уменьшение), редактирование изображения (удаление нежелательных деталей, сглаживание контуров, добавление или устранение элементов изображения и т. д.), коррекция цвета и растрирование. В отличие от векторной графики распространенной проблемой при масштабировании пиксельных (или растровых) изображений, в частности увеличения, являются потеря качества и появление специфических дефектов: теряются мелкие детали и деформируется текстовая информация, что может быть не так заметно при уменьшении визуальных размеров самого изображения, т. е. при сохранении разрешения. Это объясняется дискретной структурой таких изображений. Если не приняты специальные меры, любая попытка увеличить изображение соответственно увеличивает пиксели. При таком увеличении растровой графики наблюдается так называемая пикселизация изображений, становятся заметны дискретные элементы, что искажает саму иллюстрацию, снижает резкость изображения.
93
Минимизировать потери качества возможно при использовании специальных методов увеличения. Эти методы особенно актуальны при увеличении размера изображения в процессе подготовки такой полиграфической продукции, как постеры, календари, широкоформатные баннеры.
Одним из методов увеличения, принятых в практике, является метод интерполяции, при использовании которого увеличение размера изображения происходит не за счет масштабирования дискретных элементов, а путем нахождения промежуточных значений по имеющемуся дискретному набору известных значений и добавления необходимого числа промежуточных точек. Используемые алгоритмы интерполяции можно классифицировать на линейные (неадаптивные) и нелинейные (адаптивные) методы. Адаптивные методы изменяются в зависимости от предмета интерполяции (резкие границы, гладкая текстура), неадаптивные методы обрабатывают все пиксели одинаково. Неадаптивные алгоритмы включают: метод ближайшего соседа, билинейный, бикубический, сплайны, функцию кардинального синуса (sinc), метод Ланцоша и др. В зависимости от сложности, они используют от 0 до 256 (или более) смежных пикселей для интерполяции. Чем больше смежных пикселей они включают, тем более точными могут оказаться, но это достигается за счет значительного прироста времени обработки [1, 2].
Адаптивные алгоритмы включают в себя многие коммерческие алгоритмы в лицензированных программах, таких как Qimage, PhotoZoom Pro, Perfect Resize (Genuine Fractals) и др. [3, 4]. Многие из них применяют различные версии своих алгоритмов (на основе попик-сельного анализа), когда обнаруживают наличие границы, с целью минимизировать неприглядные дефекты интерполяции в местах, где они наиболее видны.
Задачей исследования было определение оптимального метода увеличения изображений при оценке резкости деталей изображения. Под деталями изображения в данном случае следует подразумевать штриховые элементы - штрихи и просветы. Были рассмотрены линейные методы увеличения: билинейная, бикубическая интерполяция и метод ближайшего соседа, используемые в программе Adobe Photoshop; а также программы, использующие адаптивные нелинейные алгоритмы: Shortcut Photo Zoom Pro4, PERFECT RESIZE 7, Resize Magic [3, 5, 6]. Для объективной оценки воспроизведения в полиграфической системе был использован метод функции передачи модуляции [7]. Оценка качества обработанного изображения проводилась с использованием программы Imatest (рис. 1), с помощью которой осуществлялось построение краевых функций и расчет функций передачи модуляции.
94
ЕИ7В5_ 26тт_*5 6_i1W>_S32-l-JPG
Ecfae pr&fite: homowai "3553 к 25Э2рис4з fWxHj' 10.1 Npxfc ' J4-MV-201015.11:11
■ftOr pottl* / 10-WS rise ■ 1,86 pixels ■
kfl of ctr / - ЛШ per PH
.Y-tfiMMl (YL7} / RGS riK- 1 53 1.56 1.79 р:«й
Gamma ■ D.b f RMS Edge raughne-ss ■ D.C2SS ports " = 74 L[ 434 L:-k=i.7S ■
ftnawsi 16 Master
-5 -4 -2 С 2 4 53 10
Pixels (Horizontal)
RGI: 170*264 pixels L я, та- 16931052 1165 иг
Frequency Cycles^plxel
imatest
Рис. 1. Интерфейс программы Imatest: краевая функция (вверху), ФПМ (внизу)
Программа Imatest для измерения и построения функции передачи модуляции и краевой функции предлагает тест-объект, представляющий собой матрицу групп штрихов. В ходе эксперимента тестобъект монтировался с оригиналами. В качестве оригиналов были выбраны пять цифровых фотографий, имеющих различную семантику, различные размерные группы деталей изображения, которые или периодически повторялись, или были отдельно расположены. Все изображения увеличивались в пять раз, при этом увеличивалось разрешение исходного изображения до 300 dpi. Пример оригиналов приведен на рис. 2.
Сравнение функций передачи модуляции в программе Imatest осуществлялось по частоте при значении ФПМ (MTF) = 0,5 (рис. 1). Именно по этому параметру часто сравнивают резкость изображения в системе воспроизведения: чем частота выше, тем изображение резче. Также были рассчитаны зоны размытия полученных краевых функций. Результаты измерений представлены в табл. 1.
95
Оригинал №1 \ Алгоритм \увеличения Критерий \
Значение ФПМ50 Зона размытия КФ го
0,420 [-0,9; 0,9] UJ Тест-объект до увеличения
0,076 [-6; 4] Adobe Photoshop CS5; метод ближайшего соседа
о о ии I СП СП U1 Adobe Photoshop CS5; билинейная интерполяция
0,069 СП I 1л-O’ 1—1 ЦП оз Adobe Photoshop CS5; бикубическая интерполяция
0,321 j] Ъз VI Shortcut Photo Zoom Pro 4
0,186 NJ 1 1—1 NJ 00 Perfect Resize 7
о о 00 03 U1 ЦП vo Resize Magic
CL)
Ь
QJ
Таблица 1
Результаты измерений в программе Imatest
Окончание табл. 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Оригинал № 2 Зона размытия КФ [-0,9; 0,7] [-6; 4,5] [-6; 5] [-7; 5] [-1,5; 1,8] [-3; 2,5] [-5; 4,5]
Значение ФПМ50 0,455 0,078 0,071 0,066 0,261 0,169 0,088
Оригинал № 3 Зона размытия КФ [-1; 0,8] [-6; 4,8] [-6; 5] [-7; 5] [-1; 2] [-2; 2,5] [-6; 4,2]
Значение ФПМ50 0,448 0,078 0,072 0,067 0,257 0,169 0,087
Оригинал № 4 Зона размытия КФ [-0,9; 0,8] [-6; 4,5] [-6; 5] [-8; 5] [-2; 2] [-2,5; 2,5] [-5, 5;4]
Значение ФПМ50 0,461 0,075 0,071 0,066 0,221 0,168 0,087
Оригинал № 5 Зона размытия КФ [-0,9; 0,9] [-6; 4,2] [-6; 5] [-7; 5,2] [-1,5; 1,5] [-3; 2,5] [-5,3; 4]
Значение ФПМ50 0,458 0,076 0,071 0,066 0,242 0,171 0,088
Анализ результатов эксперимента показал, что наименьшая зона размытия краевой функции и более широкий диапазон воспроизводимых частот, полученный с использованием функций передачи модуляции, а значит, более высокие резкостные свойства и качество изображения были получены при использовании программ увеличения Photo Zoom Pro 4 и Perfect Resize 7.
Для оценки качества изображения с точки зрения зрительного восприятия необходимо проведение исследований с привлечением экспертных оценок. В работе была проведена экспертная оценка оттисков, отпечатанных на цифровой печатной машине HP Indigo 5500. Печать осуществлялась с линиатурой 180 lpi, при использовании профиля Coated FOGRA39 (ISO 12647-2:2004). Экспертная оценка была основана на методе рангов. Экспертам были предложены пять наборов изображений. Каждый набор включал шесть изображений. В эксперименте участвовали десять экспертов, обладающих знаниями в области полиграфии, оценки давались исходя из шестибальной шкалы. При подборе экспертов было учтено отсутствие личной заинтересованности, которая могла стать существенным препятствием для получения объективного суждения [8]. Оценка проводилась с учетом следующих параметров:
97
• воспроизведение штриховых деталей (наличие или отсутствие после воспроизведения);
• геометрическая точность воспроизведения штриховых деталей;
• четкость границ штриховых деталей.
По полученным данным была вычислена сумма рангов, полученная каждым изображением (EX), среднее арифметическое значение суммы рангов, отклонение от средней суммы рангов (X- X) и квадраты отклонений (X- X)2. Пример расчетов приведен в табл. 2.
Таблица 2
Результаты экспертной оценки для оригинала № 1
Эксперты (m) Номер изображения
1 2 3 4 5 6
1 5 2 1 6 4 3
2 1 4 3 6 5 2
3 1 2 3 5 6 4
4 1 2 3 6 5 4
5 1 3 4 5 6 2
6 3 2 1 5 6 4
7 5 1 2 4 6 3
8 1 2 3 6 5 4
9 1 3 4 5 6 2
10 2 1 4 6 5 3
(SX) 21,0 22,0 28,0 54,0 54,0 31,0
ZX 210
X 35
(X- X) -14,0 -13,0 -7,0 19,0 19,0 -4,0
(X- X)2 196,0 169,0 49,0 361,0 361,0 16,0
S 1152
Для определения согласованности мнений экспертов был использован коэффициент конкордации Кендала (1)
W=
12S
n (пт’ - m
(1)
где S— сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения; n — число экспертов; m — число объектов экспертизы.
98
Величина коэффициента конкордации изменялась в пределах от 0,66 до 0,85, что показало хорошую согласованность мнений экспертов. Для удобства анализа и наглядности полученных результатов были построены зависимости, которые показали одинаковый порядок распределения суммарного количества рангов для изображений всех оригиналов при используемых алгоритмах. Основываясь на результатах экспертной оценки, можно отметить, что резкостные параметры изображений выше при применении программ Photo Zoom Pro 4 и Perfect Resize 7. Наиболее типичные зависимости показаны на рис. 3, 4.
Суммарное количество рангов
Изобр-е 1 Изобр-е 2 Изобр-е 3 Изобр-е 4 Изобр-е 5 Изобр-е 6
Рис. 3. Распределение суммарного количества рангов для оригинала N2 1 изображение 1: Adobe Photoshop CS5 - метод ближайшего соседа; изображение 2: Adobe Photoshop CS — билинейная интерполяция; изображение 3: Adobe Photoshop CS5 бикубическая интерполяция; изображение 4: Photo Zoom Pro 4; изображение 5: Perfect Resize 7; изображение 6: Resize Magic
Суммарное количество рангов
Изобр-е 1 Изобр-е 2 Изобр-е 3 Изобр-е 4 Изобр-е 5 Изобр-е б
Рис. 4. Распределение суммарного количества рангов для оригинала № 3 изображение 1: Adobe Photoshop CS5 - метод ближайшего соседа; изображение 2: Adobe Photoshop CS — билинейная интерполяция; изображение 3: Adobe Photoshop CS5 бикубическая интерполяция; изображение 4: Photo Zoom Pro 4; изображение 5: Perfect Resize 7; изображение 6: Resize Magic
99
Таким образом, был проведен анализ влияния методов увеличения изображений, содержащих штриховые детали различного размерного ряда, на качество воспроизведения. При этом данные экспертной и программной оценки были полностью согласованы. Результаты проведенных исследований позволили сделать выводы, что применение нелинейных адаптивных методов увеличения эффективнее стандартных неадаптивных линейных методов, используемых программой Adobe Photoshop. Применение программ с технологией обнаружения границ Photo Zoom Pro 4 и Perfect Resize 7 позволит повысить качество воспроизведения изображений, многократно увеличенных при обработке.
Библиографический список
1. Программы для увеличения размеров цифрового изображения: [Электронный ресурс] Сайт журнала «КомпьютерПресс». Режим доступа: http://www.compress.ru/ (дата обращения: 09.02.2012)
2. Интерполяция цифрового изображения: [Электронный ресурс] Сайт компании Cambridge in colour. Режим доступа: http:// www.cambridgeincolour.com/ru/ (дата обращения: 09.02.2012)
3. Программа Shortcut Photo Zoom Professional: [Электронный ресурс] Сайт компании BenVista. Режим доступа: http:// www.benvista.com / (дата обращения: 09.02.2012)
4. Программа Resize Pro: [Электронный ресурс] Сайт компании ResizePro. Режим доступа: http://www.fredmiranda.com/RP/ (дата обращения: 10.02.2012).
5. Программа Perfect Resize 7: [Электронный ресурс] Сайт
компании Perfect Resize 7. Режим доступа: http://
www.ononesoftware.com/products/suite/perfect-resize/?ind (дата обращения: 10.02.2012).
6. Программа Resize Magic: [Электронный ресурс] Сайт компании Resize Magic. Режим доступа: http://www.fsoft.it/imaging/en/ default.htm (дата обращения: 10.02.2012).
7. Андреев Ю.С. Функция передачи модуляции для оценки полиграфических репродукционных систем / Ю.С. Андреев, Т.А. Макеева // Полиграфия. - 2007. - № 4. - С. 30-32.
8. Лихачев В.В. Стандартизация, метрология и сертификация : учеб. пособие / В.В. Лихачев; М-во образования РФ, МГУП. - МГУП, 2003. - 170 с.
100
