автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.13, диссертация на тему:Адаптивное растровое преобразование в полиграфической технологии

Щаденко Андрей Александрович

АДАПТИВНОЕ РАСТРОВОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ В ПОЛИГРАФИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ

Специальность 05.02.13 - Машины, агрегаты и процессы (полиграфическая промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург ^ 7 С.- •'

2009

003476914

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский

государственный университет технологии и дизайна»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Кузнецов Юрий Вениаминович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор

Вакуленко Сергей Августович

кандидат технических наук, доцент Константинова Елена Владимировна

Ведущая организация: Московский государственный университет печати

Защита состоится 13 октября 2009 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д212.236.02 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна» по адресу: 191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 18, ауд. 241.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна по адресу: 191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 18. Автореферат размещен на сайте www.sutd.ru

Автореферат разослан 12 сентября 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета В. В. Сигачева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. При обработке изображений общепринято выделять их тоновую и контурную составляющие. Контуры представляют наибольшую по объему и семантически важнейшую часть визуальной информации, занимающую отдельную категорию при структурном подходе к информационной метрике изображений. В полиграфии задача передачи контуров решается в рамках автотипной технологии, выполняющей главную функцию - передачу значений тона оригинала относительными площадями печатных и пробельных элементов растровой копии, например, полиграфического оттиска на выходе печатной машины или печатной формы на выходе формного оборудования. Принцип пространственной организации печатных и пробельных элементов для традиционных цифровых полиграфических технологий сводится к созданию растровых точек, имеющих фиксированную форму для каждого значения их площади и фиксированную пространственную частоту расположения, задаваемую через принятый в полиграфии параметр - линиатуру полиграфического растра. При этом контурная часть изображения передается в рамках подчиненной функции автотипии через изменение площадей соседних растровых точек. В то же время современные технические средства растрового преобразования в комплексе с формным и печатным оборудованием позволяют создавать на растровой копии печатные и пробельные элементы произвольной конфигурации, отвечающей как технологическим критериям, так и критериям, основанным на параметрах контурной составляющей изображения. Это дает возможность улучшить зрительное восприятие контуров на оттиске за счет их кусочной аппроксимации формой печатных элементов. Алгоритмы растрового преобразования, изменяющие форму печатных элементов в зависимости от параметров контурной части изображения, принято относить к категории адаптивных. Наиболее известными среди них являются алгоритмы на основе диффузии ошибки и, в частности, алгоритм Флойда-Стейнберга (R. Floyd and L. Steinberg) с множеством его модификаций, широко представленных в научном плане, но имеющих ограниченное практическое применение из-за несовместимости с печатными процессами в базовых видах печати - офсет, флексография, электрография.

Цель и задачи работы. Целью работы является создание принципов (алгоритмов) адаптивного растрового преобразования, позволяющих передавать контурную информацию оригинала двухмерным сигналом растровой копии в условиях технических ограничений, присущих процессам иллюстрационной печати. Для достижения цели были поставлены и решены следующие основные задачи:

- оценка информационной емкости полиграфического канала передачи информации;

- согласование участков полиграфического канала по информационному потоку;

- увеличение информационной емкости полиграфического канала.

Методы и средства исследований. В работе использованы методы имитационного моделирования на основе графических программных пакетов и программ, написанных на языке Object Pascal. В процессе исследований использовались тестовые оригиналы и фрагменты реальных изображений, по которым средствами имитационных моделей создавались растровые копии в виде файлов, графиков, экранных изображений и оттисков цифровой печати.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Модель полиграфического процесса в виде канала передачи информации.

2. Классификация ошибок при повторном квантовании пространственно-распределенной шкалой.

3. Принцип оптимальной пространственной фильтрации сигнала оригинала на основе сформулированного критерия линейности участков шкалы квантования, распределенной в пространстве изображения.

4. Методика адаптивного растрового преобразования на основе принципа формирования шкалы квантования, отвечающей критерию линейности и градиентному критерию.

5. Модель растрового преобразования топологического типа.

Научная новизна. Для процесса растрового преобразования даны оценки, основанные на понятиях, определениях и соотношениях из области теории информации и других областей науки, связанных с обработкой информации. На основе этих оценок создана топологическая модель растрового преобразования. Научная новизна предлагаемых в работе принципов подтверждена авторскими свидетельствами на изобретения СССР, патентом Российской Федерации, иностранными патентами и международными патентными публикациями.

Практическая значимость результатов работы. Теоретические положения исследования реализованы в виде новых принципов растрового преобразования, позволяющих получить качественно лучший результат при передаче контурной части оригинала в растровой копии. Предложенные методики и алгоритмы использовались в НИР кафедры технологии полиграфического производства СПГУТД по гранту Американского фонда гражданских исследований и развития - АФГИР (CRDF) RE1-566-ST-03 и гранту Фонда содействия развития малых форм предприятий в научной сфере (проект № 5919).

Апробация работы. Основные результаты исследования представлены в виде опубликованных докладов на международных научных конференциях и семинарах:

1. Ежегодная международная конференция по бесконтактным видам печати (NIP20), 5.11.2004 в Солт-Лэйк-Сити (США).

2. Ежегодная международная конференция «Технической ассоциации полиграфистов» (TAGА) с 17 по 20 апреля 2005 г. в Торонто (Канада).

3. Международная конференция «Новейшие допечатные технологии» с 26 по 29 июня 2006 г. в Санкт-Петербурге (СПГУТД).

4. Семинар кафедры автоматизированного полиграфического оборудования СЗИП СПГУТД 10 июня 2009 г.

Публикации. Основное содержание исследования представлено в 17-ти печатных трудах, в том числе в статье, опубликованной в издании из «Перечня ВАК» РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа содержит: введение, четыре главы, заключение и библиографию на 97 наименований. Общий объем - 158 страниц. В работе содержится 53 иллюстрации, 25 из которых являются тестовыми изображениями, обработанными в программах имитационной модели.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении рассмотрены вопросы, связанные с автотипным принципом воспроизведения изображений в основных терминах и определениях, принятых в данной области, введены дополнительные термины, установлены объект и предмет исследования, в общем виде поставлена цель и определены средства исследования.

В первой главе дана информационная оценка растрового автотипного преобразования как функции, отображающей матрицу Геор ,„] значений сигнала

оригинала е е{Е} ={о,1,...(232-1)} в матрицу Ге J значений сигнала печатных

L Р' -1M.N

ер.=е и пробельных ер = ер11ро6 элементов растровой копии: ер е {Е}р = {ер пс., , ер про6}, которым условно могут быть присвоены значения булевых переменных: ерпсч =1,ерпроб =0. Размерность MxN является базовым параметром процесса растрового преобразования, а необходимое условие m = M; n = N поддерживается за счет интерполяции по опорным значениям [eop¡k] или установлено априори в режиме «fine scan /fine print». Растровое

преобразование выполняется пространственно-последовательно в границах элементарных площадок S, заданных линиатурой L полиграфического растра

( S = -jj ) или заданных массивом Р = m'x n' : S = m'S у * n' S x, где: S y* Sx - размер

субэлемента, выступающего в роли неделимого кванта в информационном, физическом и геометрическом смысле. В результате создается растровый символ с метрическими характеристиками: Sne4 =Pnt4 Sx-Sy, Snpo{. =(P-P„„)Sx-ôy; S P

Soth. = = -иь" и топологической характеристикой в виде его формы. Среднее S Р

значение сигнала оригинала по каждому массиву P = m'xn', согласно базовой формуле Шеберстова-Муррея-Девиса, адекватно передается средним значением сигнала растровой копии:

1 n" m' Р

m'xtffífcí Р„„+Р„роб.

- г п „ М „ N ,

а оригинал в целом - матрицей Гэ Л , где т" =—; п" = — (для упрощения

'' -)п,'-п" т' п'

принято ш'хп' кратным ).

Полиграфический процесс в целом или любой из его этапов рассматривается как канал передачи информации, образованный физическими средами, в которых существует двухмерный сигнал. В работе рассматривается канал оригинала и канал растровой копии, связанные через программно-аппаратные средства, входящие в состав растрового процессора и непосредственно осуществляющие растровое преобразование (рис. 1).

Рис.1. Обобщенная структура полиграфического канала передачи информации

Информационная емкость С канала, равная, как известно, максимальному информационному потоку Н'т„ , который может быть передан без ограничения, определяется из соотношения

С=Н'шах. =ГНтах.,

где г- разрешающая способность физической среды канала;

= log2U - формула Шеннона для максимальной энтропии; U - число растровых символов, каждый из которых имеет равную вероятность появления.

Выражение C = rHm„ аналогично общеизвестному H' = -j- для сигналов в

виде функции времени. Информационную емкость канала растровой копии с разрешающей способностью гр для тоновой части информационного потока при классическом растровом преобразовании можно представить соотношением

С =r ^ S- V р >

которое, например, при U = P = 12x12 дает результат: Ср =гр-0,050бит. При адаптивном растровом преобразовании с набором из R символов на каждое значение S^ информационная емкость канала растровой копии увеличивается исключительно за счет контурной части информационного потока и определяется соотношением

„ _ log2(U R)

и при Я = 16, и = Р = 144 составляет Ср =гр-0,078бит. Информационная емкость канала оригинала для типичного условия - еор е{о,1,...(28-1)} составляет

Сор.=гор.-8бит.

По результатам проведенного анализа делается вывод, что задача создания адаптивной системы растрового преобразования может быть представлена как задача согласования информационного потока оригинала и растровой копии по метрическим и топологическим категориям.

Во второй главе рассмотрены принципы, на основе которых создана имитационная модель растрового автотипного преобразования, архитектура которой содержит элементы прикладной программной среды Photoshop и программные модули, написанные на языке Object Pascal. Такой подход позволяет моделировать работу алгоритмов растрового преобразования, в том числе адаптивных, за счет создания программных модулей, встраиваемых в систему без изменения ее базовой архитектуры. За основу системы принята сигнальная модель фотомеханического растрирования, цифровой аналог которой используется в большинстве современных алгоритмов растрового преобразования. При растровом преобразовании оригинала, представленного в цифровом виде, программным путем создают цифровой аналог полиграфического растра - растровую функцию, значения которой образуют пороговую матрицу [aiik]MN, где

ае{Е}ор . Пороговая матрица [ai,k]MNH оригинал [еорДк] - эквивалентные по

размерности и множеству значений цифровые изображения. Это позволяет использовать математические функции графических программных пакетов для их совместной обработки, например, выполнения операции сравнения всего цифрового массива: [ai-t]MN смр[еоРчк]Мк = [ep^]MN или огРаниченного массива

P = m'xn' оригинала [eopik] и одноименного массива пороговой матрицы [aik] , который в зависимости от контекста принято называть весовой функцией, или пространственно-распределенной (дисперсной) шкалой квантования, что более полно отвечает метрологической стороне выполняемых преобразований.

В третьей главе с использованием имитационной модели проведен анализ ошибок повторного квантования дисперсной шкалой для различных соотношений Гр и гор, задаваемых в полиграфии через коэффициент растрирования

г VP

(screening factor или quality factor): K = ——. Показано, что результат кванто-

гр-

вания при Н'ор »Ср содержит ошибки, возникающие за счет нарушения информационного согласования каналов. Исследован частный случай согласованного режима Гр =rop; Н'ор = rop -1 бит; eopmail >ат.„.; е^о,, где: а, и -значения первой и последней ступени квантования соответственно. Предложено рассматривать канал растровой копии в таком режиме как двухмерный повторитель булевых переменных с информационной емкостью Ср =гр 1бит, полностью согласованный с потоком оригинала: Н'^ =Ср . Это условие выполняется для изображений или их участков полного контраста.

На имитационной модели с использованием разработанных тестовых изображений исследован общепринятый для полиграфии принцип согласова-

ния, основанный на уменьшении гор до значений, соответствующих условию 1<К<2, при котором потеря части информационного потока за счет ошибок квантования, приводящая к недопустимым для полиграфической практики искажениям типа муара, замещается на усредненные по всему изображению пространственно-спектральные потери. По результатам исследования предложена методика оптимальной пространственной фильтрации сигнала оригинала, позволяющая увеличить допустимое значение коэффициента растрирования до К = 3 и более. Сформулирован критерий оптимизации, на основе которого матрица значений сигнала оригинала Ге 1 в границах дисперсии шкалы кван-

I- '•к -1т',п'

тования отображается в матрицу значений оптимизированного сигнала [е0ПТ|1] суммарным действием конечного множества из в операторов Ь8:

[ п' т1

е80ПТЛк еор.|,к >

^ м к-!

где к е {0,1}; w - число коэффициентов, отвечающих условию = 1.

В качестве примера приведена матрица одного из фильтров т'хп'= 144 из множества 0=10, используемого при моделировании:

Сигнал еопт образуется в результате сложения всех С сигналов:

г-'

По предложенной методике выполнено растровое преобразование тестового изображения при К = %/То. Сравнительная оценка результатов передачи тестового изображения при обычном растровом преобразовании с предельным значением К = 2 и с оптимальной фильтрацией сигнала оригинала при К = -Ло показывает существенные преимущества последнего.

В четвертой главе проведен анализ существующих принципов адаптивного растрового преобразования для условия: гр. = гор . Показано, что для выполнения условия совместимости результата адаптивного растрового преобразования с существующими полиграфическими технологиями необходимо, чтобы за границами области проявления адаптивных свойств алгоритма поддерживались линиатура регулярного растра и форма растровых точек, согласованные с возможностями процесса печати. С учетом этого были разработаны алгоритмы, в основе которых лежит наиболее обобщенный подход к растровому преобразованию.

Растровое преобразование предлагается рассматривать как действие: [ерлк] =т([е°р|.к]т„)> выполняемое в нелинейной дискретной системе, заданной оператором Т, состоящим из следующих элементов (рис. 2): операторов, представляющих технологические (Т0) и адаптивные (Т,) параметры системы и непосредственно выполняющих отображение сигнала оригинала [е,^] в сигнал растровой копии [еР.и]тп; оператора Тю, отображающего множество технологических параметров {г}, в оператор Т0 =Тт{2); оператора Ти, отображающего матрицу отсчетов сигнала оригинала, в множество операторов {Т|} = Тм|[еор|1]тОператоры Т, и Т0 выполняют функцию сравнения матрицы

отсчетов сигнала оригинала Ге0„,к1 с пороговой матрицей Га. ¡к1 или Га„|Ь1

I- ' лш,л и 1 Jm.ii I- ' Jm.ii

соответственно.

Рис. 2. Структура оператора растрового преобразования

На этой основе разработана методика адаптивного растрового преобразования, использующая принцип разделения общего массива отсчетов сигнала оригинала [еор №] на два вида сегментов: ^ для контурной части

изображения, по которой применяется оператор Т,; ц для тоновой (фоновой) части, по которой действует постоянный для данного изображения оператор Т„, причем а,, к = 0 и а0№ = 0 за пределами соответствующих сегментов. На основе полученной адаптивной растровой функции в виде двухмерного сигнала а, =Р|(кДх,1Ду) или матрицы его значений (пороговой матрицы [а, ¡,к] ) может

быть построено несколько вариантов архитектуры собственно растрового преобразования, дающих близкие или идентичные результаты, но отличающиеся степенью автономности по отношению к базовому процессу, выполняемому оператором Т0.

Первый вариант основан на создании полной растровой функции [aik] как результата действий над равновеликими матрицами: = [а» и]„ " [е. «I, + [а< «]„ ' г«е ао i,k"ei и = 0 при е, .к = 255.

Параллельное (суммарное) действие операторов т{ и г0 по множеству отсчетов двухмерного сигнала оригинала в данном режиме заменяется суммированием пороговых матриц, представляющих эти операторы, при соблюдении условия е,. к = 255 при a, i k >0 и е, ¡к = 0 при а,, к = 0.

Полученная пороговая матрица [а«.Цк] и соответствующая ей суммарная растровая функция ак =F„(kAx,iAy) являются элементами архитектуры растрового процессора и могут использоваться только в его составе, в общем процессе выполняемых преобразований сигнала оригинала в сигнал растровой копии.

Предлагаемая методика может быть реализована в других вариантах архитектуры, построенной на принципе суперпозиции при обработке сигнала оригинала и на множественности видов сигналов, с которыми выполняются операции в растровом процессоре. Одним из таких сигналов может быть результат растрового преобразования адаптивной растровой функцией [аМк]

(оператором Т,) части множества отсчетов двухмерного сигнала оригинала, расположенных в границах сегментов вида t,, и образование частичной растровой копии [ер1 ¡,к] > где ер1 i t =0 за пределами сегментов вида t,. Частичная

растровая копия может быть представлена как физически обособленный двухмерный цифровой сигнал, в том числе сигнал векторной графики, или совмещена с оригиналом как его полноконтрастная (штриховая) часть с образованием суммарного сигнала оригинала [е„ ¡_к] .

Принцип суперпозиции может быть реализован не только по входу растрового процессора, но и по его выходу, за счет суммирования результатов частичного растрового преобразования оригинала адаптивной растровой функцией [a, ik]mn в пределах сегментов вида t, и базовой растровой функцией [aoik] в

пределах сегментов вида t„. При такой организации системы адаптивная часть преобразований полностью выведена за пределы базового процесса и рассматривается как пост-растровое преобразование в пространстве сигналов типа «битовая карта растровой копии». Существенным ограничением для применения такого решения является то, что в профессиональных системах, построенных как единый комплекс, доступ к выходным сигналам растрового процессора не всегда возможен.

Результат работы алгоритма (рис. 3,в) по тестовому изображению (рис. 3,а) показывает, что предложенная методика адаптивного растрового преобразования по информационной емкости канала для контурной части информационного потока значительно превосходит классические методы

(рис. 3,6), близка к категории методов на основе диффузии ошибки, но, в отличие от них полностью совместима с основными технологиями печати.

1)Т\\ от\\() Щ

п\ о I

>•!>■ • >г,-...¡л >•<;г•

ОТЩОЦС

у? XV/ «1111111

ШрШшн

| «Н»4 ♦ * ♦ ♦ *** ***** ** «

<•» * «М. 4> Ыммм

а

Рис.3. Растровое преобразование тестового оригинала: а - тестовый оригинал; б -результат растрового преобразования базовой растровой функцией; в - результат растрового преобразования суммарной растровой функцией

Для дальнейшего обобщения поставленных задач предложена методика растрового преобразования, основанная на топологии растровых символов. Генерирование растровой структуры автотипного изображения интерпретируется как создание метрического аналога для не метрического (топологического) свойства - формы растрового символа. В данном случае под термином «топология» понимается его инженерный, а не чисто математический смысл, по аналогии, например, с таким общепринятым термином, как «топология интегральной схемы».

Процесс формирования вещественного изображения в общем виде представляет перенос вещества (объема условной краски V) на фоновую подложку, выполняющую роль несущего сигнала. Объем краски V, обладающий оптическими свойствами, выраженными, например, через коэффициент отражения р, является двухмерным сигналом, передающим информацию за счет обмена веществом краски между источником (печатной машиной) и приемником - зрительным аппаратом человека. В случае аналогового сигнала, представляющего первичный оригинал, значения переменных У,х,у принадлежат ограниченному несчетному множеству, и соответствующая сигнальная функция имеет вид V = у). При цифровом растровом преобразовании в качестве оригинала берется цифровое изображение или цифровой двухмерный сигнал у = Р(к£х, ¡¿у), полученный, например, из аналогового двухмерного сигнала V = /(х,у) (первичного оригинала) после его дискретизации по пространственным переменным, квантования по уровню и кодирования, необходимого для представления результатов дискретизации и квантования символами определенного вторичного алфавита. Цифровой сигнал оригинала уор = Р(к£х, ¡<5 у) может быть представлен как результат дискретизации по пространственным переменным и

п

квантования по уровню первичного аналогового сигнала V = Их, у) при граничных условиях. За граничные условия дискретизации примем предельно малый размер двухмерного интервала (площади) , при котором внутри интервала не теряются свойства аналогового сигнала, например, из-за гранулярности физической среды. Исходя из аналогичных условий, примем значение граничной ступени квантования ¿V. Формой и законом расположения граничных интервалов дискретизации можно пренебречь, используя аналогию с бесконечно малыми величинами, а для наглядного графического представления - использовать простейший вариант в виде квадратного интервала с площадью ггр = <5 х ф * (У у гр и регулярной решетчатой структурой его повторения, ортогональной к сторонам изображения. Этот вариант можно рассматривать как частный случай произвольной структуры, согласующийся с возможностями реальных технических систем. По значениям цифрового сигнала уор =Р(к£х, ¡¿у) фильтром-приемником на основе полиномиальной интерполяции нулевой степени (ступенчатой) восстанавливается аналоговый кусочно-постоянный сигнал Х>Р = Iх. У). приведенный в виде трехмерного графика на рис. 4, а.

Изображение такого вида можно считать вторичным оригиналом, полностью совпадающим с первичным оригиналом до граничных условий дискретизации и квантования включительно. В основу топологического подхода положено допущение, что базовая формула автотипии (Шеберсто-ва-Муррея-Девиса) действительна для любых, сколь угодно малых площадей усреднения, задаваемых граничным значением е^ , в пределах которых площадь печатных областей гг|сч принимает значения: 0 < £„„ < е. Полученное при граничных условиях изображение (рис. 4,6) можно считать вторичным автотипным оригиналом, дальнейшие преобразования которого операторами Т, и Т0 сводятся к перемещению в пределах каждого растрового символа областей для компоновки печатных элементов с площадью 8„еч, согласованной с возможностями печатного процесса.

Объем краски \'ор. над единичной площадью ¿гр.

Эквивалентный объем краски Ур.

Рис. 4. Принцип передачи информации сигналом объема условной краски: а — ординатой над единичной площадью; б - площадью с единичной ординатой

В качестве обобщенного критерия качества компоновки оператором т,

предлагается использовать степень минимизации значения целевой функции:

р р

Ф = ,, где: Ц - длина q-ro перемещения; - площадьу'-й области.

q-l j-1

Критерий может быть упрощен путем введения функциональной связи между значением предельного (порогового) перемещения l0j и площадью j-й области: l0j =f(f„„.j), которая при дальнейшем упрощении заменяется пороговой функцией: lj = 0 при ежч j > гпя 0 , где ¿г„„ 0 - пороговое значение, определяемое для каждого i\k"-ro растрового символа. Оператор Т0 выполняет компоновку для фоновой части изображения, исходя из установленных технологических требований. Суммарное действие операторов Т0 и т, выполняется в рамках общего процесса, который можно рассматривать как сигнал формы растрового символа или соответствующую сигнальную функцию формы. В полиграфии существует близкая по определению спот-функция (spot-function), устанавливающая форму растровых точек для всех значений их площади. В метрической интерпретации функция формы q = tp(g) является отображением индексного множества {G} = {0-(m'xn'-l)} в эквивалентное множество {Q}. Множество {G} упорядочено по его значениям, а закон, по которому упорядочено множество {Q}, определяется свойствами функции формы. В топологической интерпретации функция формы устанавливает связь между значениями переменной Sne, =е, являющейся ее метрическим аргументом, и формой растрового символа как ее топологическим значением.

Преобразование на основе топологического принципа реализовано в рамках общей имитационной программной модели, результат работы которой оценивался по полученным растровым копиям тестовых изображений и иллюстраций, содержащих фрагменты, не воспроизводимые при обычном растровом преобразовании.

•••

.........

♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦ ♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦ ♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦ ♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦

♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦ft* ♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦

а

о

в

Рис. 5. Пример растрового преобразования фрагмента реального оригинала: а - вторичный автотипный оригинал; б -результат обычного процесса растрового преобразования; в - результат растрового преобразования алгоритмом Флойда-Стейнберга; г — результат растрового преобразования топологическим алгоритмом

На рис. 5 приведен пример работы топологического алгоритма. На рис. 5,а в увеличенном виде показан фрагмент оригинала (вторичного автотипного оригинала) малого контраста с большим содержанием мелких деталей и контуров. Это фрагмент слаботонированного изображения старинного денежного знака, на котором различимы линии ручной гравировки клише. Эти линии и другие мелкие элементы рисунка представляют семантически значимую часть информации, например, при печати подобного изображения в нумизматическом издании.

На рис. 5,6 показан результат классического растрового преобразования, который демонстрирует практически полную потерю информации о контурах и мелких деталях изображения и не может быть принят за представительную базу для сравнения. В качестве представительной базы взят результат растрового преобразования методом Флойда-Стейнберга (рис. 5,в), считающегося наиболее пригодным для режима «fine scan /fine print» (без учета факта его несовместимости с базовыми полиграфическими технологиями). Сравнение изображения на рис. 5, в и изображения на рис. 5, г, на котором показан результат работы топологического алгоритма, позволяет сделать вывод, что топологический алгоритм растрового преобразования сохраняет в растровой копии существенно большее количество контурных элементов оригинала.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертации изложены научно обоснованные технические разработки в области адаптивного растрового преобразования, внедрение которых позволит улучшить передачу контурной части оригинала в растровой копии в рамках существующей полиграфической технологии и оборудования.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Дана оценка процесса автотипного растрового преобразования в определениях и терминах теории сигналов, метрологии и других областей, связанных с обработкой информации.

2. Предложена модель полиграфического процесса в виде канала передачи информации, определена его пропускная способность и сформулированы условия информационного согласования его участков.

3. Предложено рассматривать растровое преобразование как действие, выполняемое нелинейной системой, заданной через оператор преобразования.

4. Предложена структура оператора растрового преобразования, содержащая элементы, обеспечивающие согласование параметров процесса с технологическими требованиями и с параметрами изображения.

5. Создана имитационная модель, позволяющая без изменения ее архитектуры реализовать адаптивные алгоритмы растрового преобразования, основанные на различных принципах.

6. Предложена и реализована на имитационной модели методика оптимальной пространственной фильтрации сигнала оригинала в процессе его растрового преобразования.

7. Предложена методика адаптивного растрового преобразования, по которой получен патент Российской федерации и свидетельство на публикацию для зарубежного патентования.

8. Разработанные модели могут быть использованы в составе специальных учебных дисциплин по направлению «Полиграфия».

Основное содержание работы отражено в публикациях:

Статьи в журналах, входящих в «Перечень ВАК» РФ

1. Щаденко А. А. Адаптивное растровое преобразование изображений в автотипной полиграфической технологии / А. А. Щаденко // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. - М., 2009.-№1,-С. 59-68.

Опубликованные тезисы докладов и материалы конференций

1. Кузнецов Ю.В. Телевизионные методы формирования изображений с микроштриховой растровой структурой / Ю. В. Кузнецов, В.А. Узилевский, А. А. Щаденко // Материалы Всесоюзной науч. конф. по развитию телевидения в СССР. - М„ 1974. - С. 297-299.

2. Кузнецов Ю.В. Повышение качества цветных и черно-белых иллюстраций при электронном растрировании / Е. 3. Коган, Ю. В. Кузнецов, Г. А. Ниш-нианидзе, В. А. Узилевский, А. А. Щаденко // Сборник тез. докл. Всесоюз. науч.-техн. конф. «Повышение эффективности использования НИР в полиграфической промышленности». - Львов, 1980.

3. Кузнецов Ю.В. Обработка мелких деталей изображения для цифровой автотипной печати / П. А. Волнейкин, И. В. Костюк, Ю. В. Кузнецов, А. А. Щаденко, J. David Flanagan // Сборник докладов ежегод. международ. науч.-техн. конф. по технологии цифровой печати (International Conference of Digital Printing Technologies - NIP20). - Солт-Лэйк-Сити, 2004.-С. 632-637.

4. Кузнецов Ю.В. Комбинирование преимуществ различных методов растрирования с разделением изображения на контурную и тоновую составляющие / П. А. Волнейкин, И. В. Костюк, Ю. В. Кузнецов, А. А. Щаденко // Сборник докл. ежегод. международ, науч.-техн. конф. «Технической ассоциации полиграфистов» (57th Annual Technical Conference» - TAGA). - Торонто, 2005,- С. 83-84.

5. Кузнецов Ю.В. Методы растрирования: основы классификации, печатная способность, качество изображения / Ю. В. Кузнецов, А. А. Щаденко // Сборник докл. международ, науч-техн. конф. «Новейшие допечатные технологии» (Printing technology SPb-06). - СПб., 2006,- С. 194-198.

Авторские свидетельства па изобретения и патенты

1. Авторское свидетельство № 651501 СССР. Электрическая репродукционная система / Кузнецов Ю. В., Узилевский В. А., Щаденко А. А. - 1976.

2. Авторское свидетельство № 717705 СССР. Электронный синтезатор цветоделенных растровых фотоформ. / Кузнецов Ю. В., Махотин Е. А., Щаденко А. А. - 1979.

3. Авторское свидетельство № 832771 СССР. Устройство для растрового воспроизведения полиграфических оригиналов / Коган Е. 3., Кузнецов Ю. В., Нишнианидзе Г. А., Щаденко А. А. - 1981.

4. Авторское свидетельство № 1248076 СССР. Способ электрического репродуцирования цветных изображений и устройство для его осуществления / Кузнецов Ю. В., Щаденко А. А. - 1986.

5. Авторское свидетельство № 1634119 СССР. Устройство формирования сигнала записи полутоновых изображений / Ершов Г. С., Кузнецов Ю. В., Соболев В. М., Щаденко А. А. - 1990.

6. Японская патентная публикация 4207265 (Official Gazette) по заявке 2330869. Метод и устройство формирования сигнала записи полутоновых изображений / Ершов Г. С., Кузнецов Ю. В., Соболев В. М., Щаденко А. А. - 1992.

7. Английская патентная публикация GB 2249910А. Метод формирования сигнала записи полутоновых изображений / Ершов Г. С., Кузнецов Ю. В., Соболев В. М., Щаденко А. А. - 1992.

8. Германская патентная публикация DE 4037319 А1. Способ и устройство растровой передачи изображений / Ершов Г. С., Кузнецов Ю. В., Соболев В. М., Щаденко А. А. - 1992.

9. Патент США US 5229867. Метод и устройство формирования сигнала записи полутоновых изображений / Ершов Г. С., Кузнецов Ю. В., Соболев В. М., Щаденко А. А. - 1993.

10. Российский патент RU 2 308 167. Способ адаптивного растрирования полутоновых оригиналов и устройство для его осуществления / Кузнецов Ю. В., Щаденко А. А. - 2006.

11. Международная патентная публикация № W02007/018448. Метод для адаптивного растрирования полутоновых оригиналов и устройство для реализации этого метода / Кузнецов Ю. В., Щаденко А. А. - 2007.

Подписано в печать 27.08.09. Уч. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № 11

Отпечатано в ИПЦ СЗИП СПГУТД 191180, Санкт-Петербург, ул. Джамбула, 13 тел. (812)315-91-32

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЦИФРОВОГО РАСТРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

1.1. Общие принципы цифрового растрового преобразования в автотипной технологии

1.2. Информационная оценка растрового преобразования

1.3 Автотипная технология воспроизведения изображений с позиции теории модуляции

1.4 Анализ основных признаков классификации алгоритмов растрового преобразования

1.5 Выводы по главе

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСТРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

2.1 Моделирование растрового преобразования на основе принципов фотомеханического растрирования

2.2 Основные принципы формирования пороговой матрицы

2.3 Выводы по главе

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ОШИБОК ПОВТОРНОГО КВАНТОВАНИЯ ПРИ РАСТРОВОМ ПРЕОБРАЗОВАНИИ

3.1. Анализ основных факторов, влияющих на ошибки квантования пространственно распределенной шкалой

3.2. Моделирование процесса образования ошибок при повторном квантовании пространственно распределенной шкалой

3.3. Методы коррекции ошибок квантования, основанные на сокращении информационной избыточности сигнала оригинала

3.4. Коррекция ошибок квантования методом оптимальной фильтрации сигнала оригинала

3.5. Выводы по главе

ГЛАВА 4. АДАПТИВНОЕ РАСТРОВОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ

4.1. Общие принципы работы алгоритмов адаптивного растрового преобразования

4.2. Адаптивное растровое преобразование методом формирования шкалы повторного квантования

4.3. Топологический принцип адаптивного растрового преобразования

4.4. Реализация имитационной модели топологического принципа адаптивного растрового преобразования

4.5 Выводы по главе

В полиграфической технологии и в смежных областях, связанных с печатью изображений, для воспроизведения градаций тона применяют автотипный принцип [35], [45]. Он заключается в изменении относительных площадей, занимаемых на изображении печатными элементами, имеющими оптические свойства краски, нанесенной на подложку, и пробельными элементами, имеющими оптические свойства этой подложки. Преобразование, приводящее исходное изображение (оригинал) к автотипному виду (растровой копии или полиграфическому оттиску) принято называть растровым автотипным преобразованием.

В современной полиграфии, основанной на цифровом представлении информации, оригиналом для автотипного растрового преобразования служит цифровое изображение, полученное из первичного оригинала или непосредственно созданное в программной среде, предназначенной, например, для компьютерного дизайна. В обоих случаях выполняются действия, составляющие классическую процедуру, необходимую для формирования цифрового сигнала [31], [40], [64], [81]:

- дискретизация по независимым пространственным переменным,

- квантование по уровню,

- кодирование полученных квантованных значений на основе вторичного алфавита.

В результате получают изображение, относящееся к категории растровых цифровых [15], [39], представленных сигналом типа битовая карта (Bitmap). Битовая карта - это форма представления растрового цифрового изображения в виде таблицы (матрицы) численных значений сигнала, положение которых соответствует взаимному пространственному расположению элементов дискретизации самого изображения. Альтернативой для битовой карты является цифровой сигнал векторного типа, устанавливающий в аналитической форме границы участков изображения (сегментов) и оптический параметр, им соответствующий. Такой принцип организации цифрового сигнала является наиболее эффективным для промежуточных этапов обработки изображений с выраженными границами сегментов, например, текстовых символов, передающих смысловую информацию за счет изменения собственной формы (графемы). В то же время, в большинстве устройств, преобразующих двухмерные сигналы к виду, доступному для прямого восприятия человеком, т. н. устройств вывода, реализован поэлементный принцип синтеза изображений, в основе которого лежит сигнал битовой карты. Для согласования с такими устройствами сигналы векторного типа на последних этапах обработки преобразуются в сигналы битовой карты. Исключение составляют графопостроители, гравирующие станки и другие устройства подобного типа, не требующие преобразования сигнала в форму битовой карты, но относящиеся к категории узкоспециальных устройств вывода, использующихся в полиграфической технологии, например, при создании оснастки (штампов) для послепечатных стадий процесса.

Цифровое изображение растрового типа может быть представлено сигнальной решетчатой функцией [28]: е = f(k Ax,i Ау), где: е - численные значения из конечного неотрицательного целочисленного множества {Е}, размер которого определен вторичным алфавитом кодирования;

Дс, Ау - интервалы дискретизации пространственных переменных; k,i - индексные переменные: &е{1,2,.н}; /е{1,2,.т}. Значения сигнала еор цифрового изображения растрового типа, выполняющего роль полиграфического оригинала, принадлежат множеству целых неотрицательных чисел еор е {Е}ор, обычно ограниченному числом, кратнымстепени основания два, от 21 для штриховых монохромных до 248 для цветных тоновых оригиналов. Это число зависит от типа изображения (штриховое, тоновое, черно-белое, цветное) и качества передачи оптического параметра.

Множество значений сигнала цветного оригинала разделяется на тождественные подмножества: {Е}орХ={Е}ор2={Е}орг=. = {Е}ор:, число которых z соответствует количеству основных цветов (красок), использующихся при цветоделении оригинала и синтезе цвета на оттиске. В стандартном полиграфическом процессе z = 4 - голубой, пурпурный, желтый и черный цвета [45]. По каждому подмножеству, ограниченному, как правило, числом 28, образуется изображение, представленное в виде отдельного файла или цветового слоя общего файла, т.н. цветоделенное изображение.

В соответствии с принципом автотипии, над цифровым изображением оригинала выполняется растровое автотипное преобразование, приводящее его к виду, удовлетворяющему условию: ер е{Е}р ={0,1}, где за 0 может быть принято значение оптического параметра подложки, а за 1 - краски одного из основных цветов, нанесенной на эту подложку. Двухмерный цифровой сигнал такого вида также является битовой картой (битовой картой растровой копии), но его значения принадлежат бинарному (двухзначному) или булевому множеству. В полиграфической практике и в научной литературе, касающейся автотипных принципов воспроизведения изображений, стало общепринятым понимать под термином «битовая карта» его ограниченное значение, относящееся только к битовой карте автотипной растровой копии. Это ограниченное представление термина «битовая карта» принято и в данной работе.

Процесс растрового преобразования, в результате которого из цифрового оригинала образуется автотипное цифровое изображение растровой копии, основан на принципе изменения способа кодирования двухмерного цифрового сигнала. Способ кодирования для растровой копии отвечает требованиям автотипии и заключается в формировании двухуровневых по значению сигнала символов кодирования, принадлежащих конечному алфавиту и состоящих из печатных и пробельных элементов определенной площади и конфигурации.

Растровое преобразование выполняется комплексом программных и аппаратных средств, объединенных общим названием — «растровый процессор» (Raster Image Processor - RIP). Растровый процессор, используемый в профессиональной полиграфии, является интерпретатором программы на языке программирования Post Script (PS), предназначенном для описания полосы издания. Программа на языке PS как отдельный файл с текстовой кодировкой ASCII (American National Standard Code for Information Interchange), генерируется программными пакетами, используемыми при допечатной подготовке полиграфического издания. При создании полосы издания на этапе верстки и далее до RIP-a включительно используются две основные категории информации, существенно отличающиеся по способу их представления цифровым сигналом: текстовая и иллюстративная [31]. Иллюстративная информация, в свою очередь, разделяется по виду передающего ее цифрового сигнала на векторную и растровую. Сигналы всех видов могут создаваться непосредственно программой PS в момент ее выполнения в растровом процессоре или быть созданными ранее другими программно-аппаратными средствами, не входящими в его состав. Сигналы такого рода могут быть полностью готовы для включения в общий сигнал битовой карты растровой копии или требовать преобразования в соответствии с текстом программы PS в растровом процессоре. Сложность информационной структуры на входе растрового процессора требует его развитой архитектуры, состоящей из объектов, выполняющих общую программу PS, но работающих в достаточно обособленном режиме и реализующих специфические функции.

Объектом исследования в данной работе является комплекс средств растрового процессора и лежащих в их основе принципов (алгоритмов), предназначенных для обработки иллюстративной части полосы издания и, конкретно, для преобразования цифровых растровых изображений к виду, соответствующему требованиям автотипии. Эти средства и принципы являются ключевыми для профессионального растрового процессора и полиграфической технологии в целом, т.к. осуществляют непосредственную реализацию результатов допечатной подготовки, в т.ч. ее творческой составляющей, в конкретном способе печати с учетом всех его особенностей, до условий настройки печатной машины включительно. Кроме того, эти средства являются необходимым минимумом, составляющим растровый процессор любой т.н. «цифровой» печатной машины, использующей автотипный принцип, до принтера офисного уровня включительно.

Предметом исследования являются двухмерные цифровые сигналы, представляющие изображение на различных этапах его преобразования в вещественном и в невещественном виде. Основным предметом исследования в данной работе являются цифровые изображения, но для окончательной верификации полученных результатов используются также изображения в виде полиграфических оттисков и распечаток.

Целью исследования является создание принципов (алгоритмов) адаптивного растрового преобразования, позволяющих передавать контурную информацию оригинала двухмерным сигналом растровой копии в условиях технических ограничений, присущих процессам иллюстрационной печати. Для достижения поставленной в работе цели использовались методы имитационного моделирования на основе графических программных пакетов и программ, написанных на языке Object Pascal. При верификации использовались тестовые оригиналы, по которым средствами имитационных моделей создавались растровые копии в виде файлов, графиков, экранных изображений и оттисков цифровой печати.

Научная новизна исследования состоит в том, что для процесса растрового преобразования даны оценки, основанные на понятиях, определениях и соотношениях из области теории информации и других областей науки, связанных с обработкой информации. Научная новизна предлагаемых в работе принципов подтверждена авторскими свидетельствами на изобретения СССР, патентом Российской Федерации, иностранными патентами и международными патентными публикациями.

Практическая-значимость заключается в том, что основные положения исследования реализованы в виде новых принципов растрового преобразования, позволяющих получить качественно лучший результат при передаче контурной части оригинала в растровой копии. Предложенные методы и алгоритмы использовались в НИР кафедры ТПП ГУТД по гранту СБШР (АФГИР -Американский фонд гражданских исследований и развития) ЯЕ1-566-8Т-03 и гранту «Фонда содействия развития малых форм предприятий в научной сфере» (проект №5919). Разработанные модели могут быть использованы в составе специальных учебных дисциплин по направлению «Полиграфия».

4.5. Выводы по главе 4

Дана классификация адаптивных методов растрового преобразования и проведен анализ основных параметров адаптации для метода растрового преобразования, основанного на повторном квантовании сигнала оригинала пространственно-распределенной шкалой. Предложен метод адаптивного растрового преобразования на основе формирования шкалы квантования, отвечающей градиентному признаку. Создана имитационная модель, позволяющая исследовать градиентный метод растрового преобразования. На основе результатов моделирования сформулированы критерии формирования растровой функции, адаптивной к пространственно-частотным параметрам оригинала.

Предложен топологический подход к решению задачи адаптивного растрового преобразования. Сформулирован основной критерий в виде целевой функции для установки параметров топологической системы растрового преобразования. Создана имитационная модель топологической системы открытого типа, содержащая элементы математического моделирования. Получены результаты моделирования, анализ которых позволяет определить общий вид системного оператора.

145

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе получены следующие основные результаты:

1. Дана оценка процесса автотипного растрового преобразования в определениях и терминах теории информации и других научных областей, связанных с обработкой сигналов. Это позволило использовать известный научный аппарат для анализа специфических преобразований двухмерного сигнала при подготовке изображения к полиграфическому воспроизведению.

2. Дано определение растровому преобразованию методом сравнения с пороговой матрицей как квантованию пространственно-распределенной (дисперсной) шкалой.

3. Введено понятие и термин «растровый символ», близкий по смыслу общепринятому термину «символ кодирования», но в большей степени отвечающий предметной области полиграфии.

4. Предложена модель полиграфического процесса в виде канала передачи информации. Понятие «канал передачи» расширено на фиксирующие среды, в которых существуют двухмерные сигналы вещественного и невещественного типа, передающие иллюстративную часть информационного потока в полиграфии. Выделены два основных участка полиграфического канала: участок канала оригинала и участок канала растровой копии, разделенные растровым процессором и существенно различающиеся по информационным характеристикам.

5. Дано определение информационного потока для полиграфического канала на основе разрешающей способности образующей его физической среды.

6. Определена пропускная способность участков полиграфического канала для тоновой и контурной категорий информационного потока. Сформулированы условия согласования участков полиграфического канала.

7. Проведен анализ работы полиграфического канала с точки зрения теории модуляции. Показана избыточность автотипного процесса, в основе которого лежит широтная (по площади сгруппированного печатного элемента) и частотная модуляция импульсного двухмерного сигнала носителя. Предложено дополнить модулируемые параметры формой растрового символа.

8. На основе формализованных принципов фотомеханического растрирования создана имитационная модель растрового преобразования в программной среде Photoshop, дополненной программами, написанными на языке Delphi. Обоснован выбор принципа моделирования, объединяющего ресурсы программного пакета Photoshop и специально подготовленные программы в оптимальном соотношении.

9. Сформулированы существенные признаки процедуры растрового преобразования, на основе которых проведен анализ различных алгоритмов, в частности, алгоритма Флойда-Стейнберга, а также предложен термин и дано определение категории лингвистических алгоритмов.

10. Для случая восприятия автотипного изображения модель зрительного аппарата, в основе которой лежит принцип НЧ пространственной фильтрации, дополнена элементами распознавания контура в границах пространственной фильтрации. Это дополнение не противоречит общему практическому опыту полиграфии, практическим результатам, полученным в данной работе, и теоретически обосновано открытием нейрофизиологами Девидом Хьюбелом (Devid Н. Hubel) и Торстеном Нильсом Визелом (Torsten Nils Wiesel) нейронных зон коры головного мозга, воспринимающих визуальные объекты определенного типа. Предлагается рассматривать эти зоны как семантические рецепторы, на основе которых построены семантические (топологические) фильтры, способные как выделять, так и подавлять определенный вид контурной информации, например, регулярную растровую структуру полиграфического оттиска.

11. Показана роль интерполяционных алгоритмов при согласовании по-разрешающей способности участков канала оригинала и растровой копии.

12. Рассмотрены и классифицированы ошибки при повторном квантовании пространственно-распределенной (дисперсной) шкалой. Выделены дополнительные ошибки как результат несогласования участков полиграфического канала по информационному потоку или по пропускной способности (информационной емкости).

13. На имитационной модели показан классический для полиграфии метод согласования пропускной способности участка канала растровой копии и информационного потока, приходящего от участка канала оригинала, основанный на пространственной НЧ фильтрации сигнала оригинала до уровня ограничения спектра, установленного коэффициентом растрирования К данного процесса. Дано определение коэффициента К через разрешающую способность участка канала оригинала, приведенную к единичному пространственному интервалу (одномерному), соответствующему границам растрового символа.

14. Для проведения опытов на имитационной модели подготовлены тестовые оригиналы, содержащие элементы для контроля пространственно-частотных характеристик процесса растрового преобразования по пороговому уровню распознавания графем символов. В тестовый оригинал включены также тоновые шкалы для контроля градационной характеристики процесса. В тестовые оригиналы, используемые для исследования ошибок квантования, включены области с периодически повторяющимся рисунком, позволяющие численно оценивать дополнительные ошибки квантования.

15. Предложен и реализован на имитационной модели метод оптимальной пространственной фильтрации оригинала на основе критерия линейности участков шкалы квантования, приходящихся на каждое значение сигнала оригинала. В рамках общей имитационной модели создан один из возможных вариантов оптимального по критерию линейности пространственного фильтра. Получен положительный результат работы системы растрового преобразования при коэффициенте растрирования К = 3,3, что существенно превышает предельный коэффициент растрирования К = 2, использующийся в полиграфической практике.

16. Предложена структура оператора системы растрового преобразования, состоящая из базовой и изменяющейся части. Базовая часть оператора поддерживает технологические требования процесса и обеспечивает согласование алгоритмов растрового преобразования с параметрами полиграфического оборудования. Переменная часть оператора системы представляет адаптивные свойства системы.

17. Предложен критерий для классификации адаптивных методов растрового преобразования, в основу которого положены различные принципы создания переменной части системного оператора.

18. Предложен принцип адаптивного растрового преобразования на основе разделения операторов и формирования шкалы, квантования, отвечающей критерию линейности и градиентному критерию. Получен патент Российской федерации и сделана международная патентная публикация на метод и устройство, использующие предложенный принцип (в соавторстве, объем вклада автора 50%).

19. Предложены три варианта архитектуры системы, реализующей метод растрового преобразования на основе градиентного признака и разделения операторов.

20. Метод растрового преобразования на основе разделения операторов исследован на имитационной модели. Проведены эксперименты с подготовленными тестовыми оригиналами и фрагментами реальных изображений, содержащими контурную информацию, не воспроизводимую при обычном растровом преобразовании. По результатам экспериментов сделан вывод, что применение данного адаптивного метода растрового преобразования позволяет приблизить разрешающую способность системы в целом к уровню разрешающей способности ее последнего звена — печатного оборудования.

21. Предложена идеализированная топологическая модель растрового преобразования, позволяющая рассматривать растровую копию, полученную при граничных условиях квантования и дискретизации, как вторичный оригинал, совпадающий с первичным до сохранения граничных условий включительно. Такое представление оригинала согласуется с современными принципами растрового преобразования, когда площадь печатных элементов в растровом символе известна до его образования, например, задана в программе на языке Р8, описывающей полосу издания. При таком представлении оригинала растровое преобразование сводится к перемещению областей в границах растрового символа для получения его формы, заданной технологией и (или) приведенной в соответствие с параметрами контурной части изображения. В математической терминологии это категория топологических преобразований односвязных областей, инвариантом которых является метрический параметр — площадь.

22. Предлагается рассматривать функции растрового процессора, связанные с генерированием растровой структуры, как создание формы печатных элементов (компоновку) при сохранении их площади в пределах растрового символа.

23. Предложен принцип выражения оператора системы в виде числового ряда, полностью определяющего форму растрового символа как его топологическое свойство. Аналогичным способом выражаются составные части оператора, получаемые последовательно во времени на основе принципа суперпозиции.

24. На основе топологического принципа создана программная имитационная модель, позволяющая выполнять растровое преобразование тестовых оригиналов и реальных изображений. Программная модель позволяет получать конечный результат растрового преобразования в виде экранного изображения растровой. копии, растровой фотоформы или печатной формы на соответствующем оборудовании вывода, а также оттиск цифровой печати на цифровой печатной машине или лазерном принтере. Сравнение полученных результатов с базовыми, для получения которых используется алгоритм обычного растрового преобразования и алгоритм Флойда-Стейнберга, показывает преимущества топологического алгоритма в части воспроизведения- мелких деталей и контуров изображения.

150

1. Аделъсон-Велъский Г.М. Дискретная математика для инженера / Г.М. Адельсон-Вельский, О.П. Кузнецов. М.: Энергоатомиздат, 1988.

2. Андреев Ю.С. и др. Репродуцирование с использованием пленки с растровым эффектом // Труды ВНИИ полиграфии. М.: №3, 1987.

3. Андреев Ю.С. Воспроизведение периодических сигналов в растровой фоторепродукционной системе / Ю.С. Андреев, Н.И. Каныгин // ж. «Научная и прикладная фотография и кинематография». М.: №5, 1975.

4. Бронштейн И.Н. Справочник по математике / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. -М.: «Наука», 1986.

5. Бутусов П.Н. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации / П.Н. Бутусов, A.M. Половко. СПб.: «БХВ-Петербург», 2004.

6. Ван дер Зил. Шум (источники, описание, измерение) / Ван дер Зил. М.: «Советское радио», 1973.

7. Вирт Н. Паскаль. Руководство для пользователя / Н. Вирт, К. Иенсен. М.: «Финансы и статистика», 1989.

8. Виткус Р.Ю. Адаптивные линейные фильтры для обработки изображений / Р.Ю. Виткус, Л.П. Ярославский //сб. «Адаптивные методы обработки изображений». М: «Наука», 1988.

9. Власенко В.И. Применение нерегулярных контактных растров / В.И. Власенко // ж. «Полиграфия». М.: №8, 1974.

10. Авторское свидетельство № 1295537 СССР. Способ репродуцирования изображений (подавление шума на фоновых участках) / Власова Т.М., Солнцев И.А. 1979.

11. Власова Т.М. О выборе линиатуры растрирования и дискретизации изображений / Т.М. Власова // ж. «Автоматизация полиграфического производства».-М.: №2, 1989.

12. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике / М.Я. Выгодский. М.: «Наука», 1972.

13. Горский Н. Распознавание рукописного текста / Н. Горский, В. Анисимов, JI. Горская. СПб.: «Политехника», 1997.

14. Горский Н. и др. Представление и обработка изображений. Рекурсивный подход. -М.: «Наука». 1985.

15. Горелик C.JT. Оптико-электронные локально-адаптивные измерительные системы для обработки изображений / СЛ. Горелик // сб. «Адаптивные методы обработки изображений». М: «Наука», 1988.

16. Гофман В. Delphi 6 / В. Гофман, А. Хомоненко. СПб.: «БХВ-Петербург», 2001.

17. И.Грегори P.JI. Разумный глаз. Как мы узнаем то, что нам не дано в ощущениях / P.J1. Грегори. М., 2003.

18. Григоренко A.M. Некоторые вопросы теории технической информации / A.M. Григоренко. -М.: «Издательство», 1998.

19. Двайт Г.Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы / Г.Б. Двайт. -М.: «Наука», 1966.

20. Дворяшин Б.В. Метрология и радиоизмерения / Б.В. Дворяшин. М.: Издательский центр «Академия», 2005.

21. Джадд Д. Цвет в науке и технике / Д. Джадд, Г. Вышецки. М.: «Мир», 1978.

22. Джайн А.К. Успехи в области математических моделей для обработки изображений / А.К. Джайн // ТИИЭР. М.: №5, 1981.

23. Дик Мак Клелланд. Photoshop 6 для Windows / Дик Мак Клелланд. М.: издательский дом «Вильяме», 2001.

24. Дроздов В.Н. Модели полиграфических устройств и сигналов / В.Н. Дроздов. СПб.: издательство «Петербургский институт печати», 2002.

25. Авторское свидетельство № 1634119 СССР, МКИ H04N. Устройство формирования сигнала записи полутоновых изображений / Ершов Г.С., Кузнецов Ю.В., Соболев В.М., Щаденко A.A. 1987.

26. Японская пат. публикация № 4207265 от 27.07.92 (Official Gazette) по заявке № 2-330869 / Ершов Г.С., Кузнецов Ю.В., Соболев В.М., Щаденко A.A. -1992.31 .Ефимов М.В. и др. Технические средства переработки текста и иллюстраций. -М.: «Мир книги», 1994.

27. Ъ2.Железнов H.A. Принцип дискретизации стохастических сигналов с неограниченным спектром и некоторые результаты теории импульсной передачи сообщений / H.A. Железнов // сб. «Радиотехника и электроника». -М.: вып. 1, 1968.

28. ЪЪ.Игнатъев Н.К. Оптимальная дискретизация двухмерных сообщений / Н.К. Игнатьев // сб. «Известия вузов СССР», раздел «Радиотехника». М.: №6,1961.

29. Игнатьев Н.К. Спектральное исследование биений между двухмерными растровыми системами / Н.К. Игнатьев // ж. «Кристаллография». М.: т.5, вып.З, 1960.

30. Име Р. Репродукционная техника / Р. Име. М.: «Книга» , 1985.

31. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия «Количества информации" / А.Н. Колмогоров // сб. «Проблемы передачи информации» М.: «Наука», т1, вып. 1, 1965.3Э.КорриганД. Компьютерная графика/ Д. Корриган. -М.: «Энтроп», 1995.

32. АО.Котельников В.А. О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи / В.А. Котельников // Материалы к 1 Всесоюзному съезду по вопросам технической реконструкции дела связи и развития слаботочной промышленности. М., 1933.

33. Красшъников Н.И. Статистическая теория передачи изображений / Н.И. Красильников. -М.: «Наука», 1976.

34. Куатъери Т.Ф. и др. Алгоритмы анализа изображений, основанные на статистических моделях // ТИИЭР. М.: №4, том74, 1986.

35. АЪ. Кузнецов С.Д. Основы современных баз данных / С.Д. Кузнецов // Информационно-аналитические материалы Центра Информационных Технологий. http://www.unix.org.ua/osbd/contents.htm

36. Кузнецов С. О. Сегментация и классификация образов на сложном изображении с помощью системы из элементов с нейронно-сетевой архитектурой / С.0-. Кузнецов. Горький: «Издательство ИПФ», 1989.

37. Кузнецов Ю.В. Технология обработки изобразительной информации / Ю.В. Кузнецов. Москва, Санкт-Петербург: «Петербургский институт печати», 2002.

38. Патент РФ RU 2126598, МКИ H04N 1/40. Способ и устройство для адаптивного растрирования полутоновых оригиналов / Кузнецов Ю.В. -1999. Иностранные патенты-аналоги: PCT/RU94/00256, 1995; UK 2300328, 1996; US 5822086, 1998; DE 4498946, 1996.

39. Патент РФ № RU 2 308 167 С2, МКИ H04N 1/00. Способ адаптивного растрирования полутоновых оригиналов и устройство для его осуществления / Кузнецов Ю.В., Щаденко A.A. 2006.

40. Международная патентная публикация № WO 2007/018448 AI. Method for adaptively screening a halftone original and device for carrying out said method / Кузнецов Ю.В., Щаденко A.A. 2007.

41. Авторское свидетельство № 1248076 СССР. Способ электрического репродуцирования цветных изображений и устройство для его осуществления / Кузнецов Ю.В., Щаденко A.A. — 1986.

42. Авторское свидетельство СССР № 651501. Электрическая репродукционная система / Кузнецов Ю.В., Узилевский В.А., Щаденко A.A. 1976.

43. Авторское свидетельство №717705 СССР. Электронный синтезатор цветоделенных растровых фотоформ / Кузнецов Ю.В., Махотин Е.А., Щаденко A.A. 1979.

44. Авторское свидетельство № 717705 СССР. Устройство для растрового воспроизведения полиграфических оригиналов / Кузнецов Ю.В., Коган Е.З., Нишнианидзе Г.А., Щаденко A.A. — 1981.

45. Кузнецов Ю.В. Halftoning methods: Background of classification, printability, print quality / Ю.В. Кузнецов, A.A. Щаденко // сб. «Printing technology SPb-06». СПб.: 2006. - С. 194-198.

46. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов / Ф.А. Новиков. -СПб.: Издательский дом «Питер», 2001.

47. Норберт Винер. Кибернетика или управление и связь в животном и машине / Норберт Винер. — М.: «Советское радио», 1968.

48. Платонов A.K. Исследование метода Карунена-Лоэва. А.К. Платонов, Ф.Ю. Солодовщиков. М.: ИПМ им. М.В.Келдыша, РАН, 2006. http://www.keldysh.ru/papers/2006/prep 19/ргер200619.html

49. Претт У. Цифровая обработка изображений / У. Претт. М.: «Мир», 1982.вЪ.Рыфтин Я.А. Тремор глаз и характеристики зрения / Я.А. Рыфтин // ж. «Техника кино и телевидения». М.: №4, 1987.

50. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. СПб, «Питер», 2003.

51. Смирнов А.Я. Математические модели теории передачи изображений / А.Я. Смирнов. -М.: «Связь», 1979.

52. Смирнова С.А. Контактные растры с двойной структурой / С.А. Смирнова // реф. сб. «Полиграфическое производство». М.: 1981, №11.

53. Темников Ф.Е. и др. Теоретические основы информационной техники. М.: «Энергия», 1971.

54. Техническая кибернетика. Под ред. Солодовникова B.B. М.: «Машиностроение», 1975.

55. Фотонаборные и электрогравировальные машины // Сборник переводов статей из иностранной периодической литературы (Der Druckspigel, №7. S. 443-447, 1955). — М.: «Издательство иностранной литературы», 1956.

56. Фрид Э. и др. Малая математическая энциклопедия. Будапешт: «Издательство Академии наук Венгрии», 1976.

57. Фризер X. Фотографическая регистрация информации / X. Фризер. М.: «Мир», 1978.

58. Фуку нага К. Статистическое распознавание образов / К. Фукунага. — М.: «Мир», 1979.

59. Фурман Я.А. и др. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. Красноярск: «Издательство Красноярского университета», 1992.

60. Японский патент №53-17016. Способ повышения четкости телевизионного изображения (за счет уменьшения апертуры светового пятна на контурах) / Фусе Юдзо. 1978.

61. Харкевнч A.A. Спектры и их анализ / A.A. Харкевич. — М.: «Издательство физико-математической литературы», 1962.

62. Цукерман И.И. Анизотропия пространственно-частотной характеристики зрения / И.И. Цукерман, Н.И. Шостацкий // сб. статей «Физиология человека». -М.: т.4, №1.

63. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. М.: «Издательство иностранной литературы», 1963.1%.Шерайзин С.М. Адаптивная коррекция и фильтрация телевизионного сигнала / С.М. Шерайзин. М.: «Радио и связь», 1987.

64. Янковский С.Я. Свойства информации и законы ее преобразования / С.Я. Янковский // www.citforum.ru

65. Ярославский Л. П. Введение в цифровую обработку изображений / JI. П. Ярославский. М.: «Советское радио», 1979.

66. Allebach Jan P. Digital Printing An Image Processor's Perspective / Jan P. Allebach II Purdue University. - West Lafayette, Indiana, 2004.

67. Floyd R. An adaptive algorithm for spatial grayscale / R. Floyd, L. Steinberg // Proceedings Society Image Display. Том 17, №2. - 1976. - С. 75-77.

68. Пат. США US 5229867. Method and apparatus for making a half-tone reproduction of an image / G.S. Ershov, J.V. Kuznetsov, V.M. Sobolev, A.A. Scadenko. 1993.

69. Англ. пат. публикация GB 224991 OA. Method for making a half-tone reproduction of an image / G.S. Ershov, J.V. Kuznetsov, V.M. Sobolev, A.A. Scadenko. 1992.

70. Герм. пат. публикация DE 4037319 AI. Verfahren und Einrichtung zur Rasterbildwiedergabe / G.S. Ershov, J.V. Kuznetsov, V.M. Sobolev, A.A. Scadenko.-1992.

71. Nobel lecture. The postnatal development of the visual ortex and the influence of environment. 8 December, 1981.http://nobelprize.org/nobel/prizes/medicine/laureates/1981/wiesel-iecture.pdf

72. Torsten N. Wiesel. Harvard Medical School, Department of eurobiology. -Boston, Massachusetts, U.S.A.

73. Патент фирмы «Crossfield Electronics» (GB) № EP 0342845. Producing halftone images / G. Webb, R.A. Kirk. 1988.91 .http://www.osp.ni/cw/1998/01/26108/#part892.http://www.foto-video.ru/newsdetail.php?SID=186&ID=250293. http://www.fips.ru