автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Алгоритм управления информационными ресурсами регионального музея и методы реставрации изображений текстовых документов

иил72748

На правах рукописи

Канунова Екатерина Евгеньевна

¿¿¡Осу

АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ РЕГИОНАЛЬНОГО МУЗЕЯ И МЕТОДЫ РЕСТАВРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ

Специальность 05 13 10- Управление в социальных и экономических

системах

05 13 01 - Системный анализ, управление, обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 6 11101' Т

Курск- 2008

003172748

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет Муромский институт (филиал)» на кафедре «Информационные системы»

Ведущая организация Пензенский Государственный Университет, г Пенза

Защита состоится « 26 » июня 2008 в 14 00 на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212 105 02 при Курском государственном техническом университете по адресу 305040, г Курск, ул 50 лет Октября, 94 (конференц-зал)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба направлять по адресу 305040, Курск, ул 50 лет Октября, 94, КурскГТУ, ученому секретарю совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212 105 02

Автореферат разослан « 22 » мая_2008 г

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор САДЫКОВ Султан Садыкович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Сизов А С кандидат технических наук Тутов А А

Ученый секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212 105 02

Титенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Основой любого музея или архива является информационный фонд Сохранность музейного или архивного фонда, в настоящее время стоит на первом месте Базу информационного фонда музея составляют архивные документы на бумажной основе (тексты, фотографии, схемы, чертежи и тд)

В практику решения задач управления информационными ресурсами музеев все более интенсивно внедряются современные информационные технологии Наблюдается переход многих музеев на использование электронных коллекций музейного фонда Это позволяет обеспечить непосредственный доступ к ним широкой общественности без нежелательного использования оригинальных музейных предметов и документов

За долгое время хранения значительная часть документов на бумажной основе становятся ветхими, на них появляются различные дефекты (проступание надписей с обратной стороны листа, выцветание чернил, различные пятна, загрязнения и т п), следовательно, возникает необходимость реставрации документов при управлении информационными ресурсами регионального музея Реставрация документов может быть неавтоматизированной (ретушь, химические способы) и автоматизированной, то есгь с использованием современных информационных технологий При использовании неавтоматизированных методов скорость потери полезной и ценной исторической информации намного выше скорости их восстановления, в связи с чем, в данной фазе управления информационными ресурсами удобнее и целесообразнее применять автоматизированные методы реставрации текстовых документов, основным преимуществом которых являются высокая скорость обработки, сохранность и защищенность информационных ресурсов, так как восстановлению подвергается не сам оригинал, а его цифровая копия

В крупных (федеральных) музеях и архивах нашей страны и за рубежом в процессе управления фондами ведутся работы по формированию и хранению электронных копий исторических документов В малых (региональных) музеях ситуация выглядит иначе Существующие системы формирования и хранения электронных версий документов функционально-избыточны и не приемлемы для региональных музеев, а так же не решают задачи реставрации изображений документов и оперативного управления, связанные с необходимостью ускорения подготовки у четно-отчетной документации и поиска в электронном каталоге, распространения копий музейных материалов на электронных носителях, обеспечения удаленного доступа к информационным ресурсам музея Таким образом, создание системы оперативного управления и реставрации на базе современных вычислительных средств и информационных технологий является актуальной научно-технической задачей

Цель диссертационной работы - повышение оперативности управления информационными ресурсами региональных музеев на основе разработки методов и средств автоматизированной реставрации текстовых документов Исходя из цели работы задачами исследования, являются

1 Разработка структурно-функциональной организации и требований к системе реставрации и управления информационными ресурсами регионального музея

2 Разработка подсистемы, в том числе алгоритмов управления процессом хранения и распределения информационных ресурсов регионального музея

3 Разработка методов устранения дефектов на изображениях архивных текстовых документов для реализации технологии их автоматизированной реставрации

4 Разработка прикладных программ, обеспечивающих функционирование системы управления информационными ресурсами регионального музея и их экспериментальная проверка на примере Муромского историко-художественного музея

Работа базировалась на использовании теории информационных систем, теории множеств, реляционной модели данных, цифровой обработки изображений, теории вероятностей и математической статистики

Объектом исследования являются информационные ресурсы региональных музеев

Предметом исследования являются алгоритмы управления информационными ресурсами регионального музея и методы реставрации изображений архивных текстовых документов

Научная новизна работы заключается в том, что

1 Синтезирована структурно-функциональная организация системы управления информационными ресурсами и реставрации, позволяющая за счет сокращения ручного труда повысить оперативность выполнения наиболее значимых функций регионального музея и автоматически определять наиболее часто встречаемые дефеиъг архивных текстовых документов

2 Создана подсистема управления процессом хранения и распределения информационных ресурсов, особенностью которой является использование трехкомпонентной структуры распределения электронных версий документов, учитывающей специфику хранения постоянного, системного и временного архивов документов, что позволяет ускорить процесс их поиска и доступа к ним

3 Разработаны методы устранения дефектов архивных текстовых документов, позволяющие повысить скорость устранения дефектов и автоматизировать реставрацию фонда редкой и старопечатной книги, за счет учета множества типовых дефектов

Практическая ценность работы. Работа выполнена в рамках бюджетной НИР №340/98 «Разработка методов, устройств и систем автоматизированной обработки видеоинформации».

Результаты диссертационной работы внедрены в Муромском историко-художественном музее (город Муром) Результаты работы позволяют

1 Создать технологию автоматизированной реставрации изображений архивных текстовых документов

2 Автоматизировать управление информационными ресурсами регионального музея

3 Формировать базу видеоданных всех материалов музея

4 Организовать доступ удаленных пользователей к ресурсам музея

5 Расширить научно-исследовательскую работу сотрудников музея

Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс кафедры «Информационные системы» Муромского института Владимирского государственного университета и используются при проведении лекционных и практических занятий по дисциплине «Управление информационными ресурсами» и в курсе «Методы цифровой обработки изображений», в курсовом и дипломном проектировании

Реализация результатов исследований. Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований, полученные в работе, используются в практической деятельности историко-художественного музея города Мурома

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Шестой ежегодной конференции АДИТ'2002 «Музеи и информационное пространство проблема информатизации и культурное наследие» (Нижний Новгород, 2002), Международных конференциях EVA «Информация для всех культура и технологии информационного общества» (Москва, 2002, 2003, 2004, 2005), 30-ой международной научной конференции Гагаринские чтения (Москва 2004), Международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2004, 2005), Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2004), Международной научно-технической конференции «Идеи молодых - новой России» (Тула, 2004), ежегодных научно-технических конференциях преподавателей МИВлГУ (2002 - 2008 г)

Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007612203 «Автоматизированная система управления фондами музея и реставрации изображений текстовых и фотографических документов»

Положения, выносимые на защиту

1 Структурно-функциональная организация системы управления информационными ресурсами регионального музея и реставрации изображений архивных текстовых документов, позволяющая за счет сокращения ручного труда повысить оперативность выполнения наиболее значимых функций регионального музея и автоматически определять наиболее часто встречаемые дефекты архивных текстовых документов

2 Алгоритм управления хранением и распределением информационных ресурсов регионального музея на основе использования трехкомпонентной структуры организации хранения видеоданных, учитывающей специфику хранения постоянного, системного и временного архивов

3 Методы и алгоритмы устранения типовых дефектов на изображениях архивных текстовых документов, позволяющие повысить скорость устранения дефектов и автоматизировать реставрацию фонда редкой и старопечатной книги

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и перечисленных в конце автореферата в [1. 6, 9, 21] создана и описана подсистема формирования данных об информационных ресурсах краеведческого музея, разработана и описана структура информационной системы учета музейных материалов, основные требования к ней и функциональные возможности, в [2, 3] разработана и описана структура подсистемы и методика автома газированной реставрации изображений АТД, в [4, 5, 7, 8, 11] - предложено математическое

описание дефектов АТД, их классификация, подходы и принципы их устранения, в [10] разработан и описан трехуровневый способ хранения изображений, в [12, 13, 14, 19] описаны алгоритм восстановления слабоконстрастных изображений архивных текстовых документов, алгоритм классификации с автоматическим заданием стартовых точек, методы выбора наиболее лучшего порога и алгоритм поиска и устранения мелких пятен

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка литературы, имеющего 150 именований Общий объем диссертации 183 с , в том числе 143 с основного текста, 14 с списка литературы, 26 с приложений Таблиц 12, рисунков 63

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель работы, решаемые задачи, научная новизна исследований и результаты, вынесенные на защиту, краткое содержание диссертационной работы

В первом разделе дается анализ работ, посвященных проблемам управления процессами хранения, распределения и реставрации фондовых единиц музеев и архивов

В настоящее время в Российской Федерации функционирует около 3300 музеев и 900 архивов, причем подавляющее большинство из них имеют статус малых (в основном, это региональные и муниципальные музеи и архивы)

К основным фазам управления в большинстве музеев относят формирование, учет, хранение и изучение музейных ценностей, проведение фондо-закупочной экспертизы музейных коллекций, обеспечение экскурсий и разработка экскурсионных и лекционных тем, подготовка материалов для издания

В настоящее время в региональных музеях и архивах все эти функции выполняются практически без использования современных информационных технологий, т е традиционным «ручным способом»

Изучение состояния хранения исторических документов на бумажной основе в региональных музеях и архивах показало, что большинство документов являются ветхими и имеют разнообразные дефекты

Показана необходимость и целесообразность формирования электронных копий исторических документов региональных музеев и архивов для их долговременного и качественного хранения, как это делается в крупных федеральных музеях, архивах и библиотеках у нас в стране и за рубежом

Установлено, что особый научный и практический интерес представляет хранение и распространение изображений архивных текстовых документов (АТД) в оригинальном и реставрированном видах Вопросам реставрации изображений АТД в настоящее время уделяется мало внимания, особенно у нас в стране, и научные исследования в этом плане, начатые в середине 80-х годов прошлого века, сейчас практически не имеют продолжения

Анализ показал, что 1) системы управления информационными ресурсами региональных музеев, основанные на современных информационных технологиях, отсутствуют, 2) для реставрации изображений архивных текстовых документов

используются в основном достаточно простые методы и алгоритмы цифровой обработки изображений, позволяющие устранять не сложные дефекты, 3) систем реставрации, отвечающих современным требованиям и обеспечивающих устранение практически всех видов дефектов изображений АТД пока не создано

Существующая типовая структура региональных музеев, ориентированная на «ручную технологию» учета, хранения, управления и распространения информационных ресурсов, имеет много недостатков и не отвечает современным требованиям

Исходя из анализа существующего состояния задач хранения, учета, реставрации и управления информационными ресурсами региональных музеев и архивов, дана постановка решения задачи на современном уровне

Разработана новая структурно-функциональная организация (СФО) (рисунок 1) системы управления информационными ресурсами региональных музеев, их хранения и учета, а также реставрации текстовых документов, основанная на новых методах и алгоритмах обработки информации и позволяющая автоматизировать наиболее значимые функции регионального музея

Основной отличительной особенностью предложенной СФО является введение дополнительных блоков оценки стоимости и состояния посту пающих в музей предметов, блока формирования информационного фонда, блоков управления распределением информационных ресурсов, а также блока автоматизированной реставрации изображений текстовых документов, внутренне содержание которых раскрывается в последующих разделах

Во втором разделе для повышения оперативности работы музейных сотрудников при формировании информационного фонда музея создана подсистема автоматизированного учета, обеспечивающая учет поступлений, выдачи и движения музейных предметов (МП), а также формирование всей отчетной документации Представлено формальное описание всех составляющих МП и описаны все учетные документы языком реляционной алгебры Разработана структура базы данных, которая, в свою очередь, учитывает особенности документооборота и работы с музейными ценностями регионального музея.

Разработана подсистема хранения и распределения изображений музейных материалов (видеоданных) (рисунок 2), отличительной особенностью которой является трехкомпонентная структура организации и хранения видеоданных:, позволяющая увеличить скорость доступа к электронным коллекциям музея Временный архив хранит цифровые копии музейных документов в локальной памяти автоматизированного рабочего места и служит для быстрого доступа к часто используемым изображениям Системный архив хранит системную информацию об изображениях архивных документов Постоянный архив хранит резервные копии изображений на СО дисках с медленным доступом и служит для сохранения ненужных в данный момент времени изображений с целью экономии дискового пространства автоматизированных рабочих мест

Для взаимодействия компонентов подсистемы между собой, а также с другими подсистемами разработаны алгоритмы управления информационными ресурсами

МЧМКРР-Н-Щ" 1 4гя

ссотБетсГ0'/т.и Слоись

П Ч '*'^ иг фес

1-Й-,'И

, и 1« об н^форк-а^Ж! |Ыих

Рисунок 1 - Структурно-функциональная организация системы управления информационными ресурсами регионального музея и реставрации текстовых документов Каждому изображению соответствует пара <1:,с1 >, где 11 - уровень, на котором

хранится изображение, / еь,ь = {О 4} - множество всех уровней хранения (0 -

архив пользователей, 1 - временный архив, 2 - постоянный архив, 3 - постоянный и временный архивы, 4 - постоянный и архив пользователей), ¿1, - дата создания

изображения, е£>, где Б - множество всех дат создания Для хранения

информации об изображениях каждому /£/ сопоставляется четверка

< т1,1И1,к1,1р1 >, где /и; - ширина изображения 1-ого музейного предмета, -

высота изображения 1-ого предмета, - размер изображения 1-ого музейного

предмета и ¡р: - тип (формат) изображения 1-ого музейного предмета

На перемещение изображений документов по уровням влияет текущий уровень их расположения /, дата поступления на уровень с1Р, дата создания изображения

с/, свободный объем дискового пространства уровня минимально-допустимый объем дискового пространства уровня и допустимое время хранения

изображений на уровне (по умолчанию 14 дней) ¿кт

Рисунок 2 - Основные компоненты подсистемы хранения н распределения видеоданных, взаимодействие программ менеджера системы мелад> собой и с компонентами подсистемы Алгоритм управления хранением и распределением изображений по уровням

1 ЕСЛИ есть не рассмотренные изображения музейных предметов, ТО выбрать очередное изображение

ИНАЧЕ переход к пункту 6

2 ЕСЛИ уровень хранения /(=2,

ТО переход к пункту 5,

3 ЕСЛИ /~0 или /=1 И ЕСЛИ разность текущей даты и даты создания

изображения больше допустимого времени хранения на уровней а, ИЛИ ЕСЛИ свободный объем накопителей /5 меньше минимального объема т$ И размер снимка больше максимального размера т] ,

ТО Переместить изображение на уровень 2

4 ЕСЛИ 11 =3 ИЛИ / =4 И, ЕСЛИ разность текущей даты и даты поступления

на уровень с{Р больше допустимого времени хранения с/Кш, ИЛИ ЕСЛИ свободный объем накопителей меньше минимального объема пк И размер снимка больше максимального размера теу ,

ИЛИ имеется запрос пользователя, ТО Удалить изображения с текущего уровня

5 Возврат к пункту 1

6 Выход

Кроме этого, для реализации вспомогательных функций, связанных с управлением процессом хранения и распределения информационных ресурсов, реализованы алгоритм распределения видеоданных между дисковыми пространствами, объединенных в сеть автоматизированных рабочих мест, алгоритм контроля свободного дискового пространства, алгоритм сопряжения системного уровня подсистемы хранения и распределения видеоданных с базой данных подсистемы автоматизированного учета

На основе разработанных алгоритмов реализован менеджер системы (рисунок 2), в состав которого входят следующие разработанные программные средства 1 Программа управления перемещением изображений, 2 Программа получения изображения, 3 Программа передачи изображений, 4 Программа обработки запросов пользователей, 5 Программа предзагрузки изображений

В третьем разделе осуществлена классификация дефектов АТД по типам (выделено 20 групп дефектов) и с точки зрения цифровой реставрации изображений, разработаны новые методы и алгоритмы реставрации изображений АТД

Классификация дефектов АТД с точки зрения цифровой реставрации изображений показывает, какими методами цифровой обработки изображений можно устранить каждый дефект изображения АТД, и в какой последовательности необходимо использовать эти методы при его устранении

Дефекты АТД разделены на локальные и глобальные Локальные дефекты делятся на нелинейные точечные - мелкие пятна, площадные - пятна (непрозрачные и полупрозрачные), проступание надписей с обратной стороны листа, загрязнение поверхности, оборванные края, деформация документа, штампы печати, следы вандализма, плесень, желтизна, линейные перегибы, надрывы, полосы на краях изображений, пометки К глобальным дефектам относятся неравномерное угасание штрихов текста, равномерное угасание штрихов текста, неравномерность фоновой составляющей, поворот изображения и шумы различного происхождения

Проведена статистическая оценка присутствия часто встречающихся дефектов на АТД, результаты которой получены при визуальном анализе этих документов Получено, что наиболее часто встречаются дефекты в виде мелких пятен, полупрозрачных пятен среднего размера, равномерного угасания штрихов текста, загряшения поверхности и перегибов Для устранения этих дефектов необходимо использовать методы цифровой обработки изображений выполняющиеся автоматически (с последующей корректировкой результатов человеком) Дефекты, крайне редко встречающиеся на изображениях АТД, устраняются автоматизированными методами при помощи инструментария пользователя

Метод устранения дефектов в виде пятен Основная особенность метода устранения пятен состоит в следующем

Пятна на изображении АТД автоматически определяются по набору признаков -средней яркости и размеру Пусть fix,y) и g(x,y), (х, _>) е R2 - функции яркости

исходного / и обработанного g изображений соответственно, R2 - область определения изображения, fk(x,y) - характеризует принадлежность/(х,^ к объектам, F{i)={F(0),. ,F(1)} - гистограмма исходного изображения/

Алгоритм устранения дефекта в виде мелких пятен представляет собой итерационную процедуру и состоит из следующих основных шагов выделение на изображении связных областей

1=1 /=1 1 /Ч-(л,у)=/(\ у) Ч(х,у)е Я2, ке\ Ы, где N - количество связных областей на изображении

Определение признаков каждой связной области (средней яркости и размера)

Гк(х,у) = \/п^^/(''Л ПрИ = ¿V, п — размер связной области

I ]

Удаление связных областей, идентифицированных по признакам как мелкие пятна (Рк(х,у)<Т)стс1(п<г).то Дх,у) = 255 V(t,^)eOiД=^ N

А/горитм устранения дефекта в виде пятен среднего размера выполняет следующую последовательность действий 1 Поиск и удаление точек фона (формула 1) 2 Маркировка объектов к=1 М, определение средней яркости и размера каждого объекта (формула 2)

Г(Г о = \f(x'y)' í{x,}) - с' V(»,>) 6 R: [255,c<f(x,y)<d

0)

cu , VV,., / + 1 nMk=Mk+l,

m*,y) = ¿;l;Jу+Л (2)

i-i ¡-i

пока

ZZb'v—:r f',v—r"^*0

3 Разделение объектов на класс букв и пятен на основе гистограмм размеров объектов Мк Л/(/) = [Л/(0). ,М(к)} и гистофамм средних яркостей объектов Fk F(i) = {F(0) ,F(k)\ (формула 3) 4 Выделение букв из пятен посредством локальных гистограмм

¿.(r ,,)= K^ft(x,y)> híporog Fk(x у) > Fporog, V(jf, v) e 0¡

\\,Mk(i:,r)L Vpotog,Fk(x,y)¿ Fpoiog (3)

Метод у странения линейных дефектов в виде перегибов (складок) Метод учитывает, что при сканировании различные участки изображения в области дефекта перегиба освещаются лучом сканера неравномерно из-за наклона этих участков относительно плоскости расположения АТД Яркость искаженной перегибом точки определяется по формуле

zt^A^pm^' (4)

vi+И< (*,»)]-

где г{х,у) - расстояние от точки (х,у) до осевой линии дефекта Угол а в формуле зависит от угла луча сканера и ориентации дефекта

В методе выделения дефекта перегиба используются операции математической морфологии, расширенные на обработку полутоновых изображений, а также

обобщенное преобразование Хоха

Так как срез яркости вдоль линии, перпендикулярной линии расположения дефекта, представляет собой последовательность импульсов, противоположных по знаку, то перегиб можно считать состоящим из двух частей - светлой VI темной Следовательно, метод выделения дефекта перегибов включает три этапа

1 Выделение светлых протяженных участков дефекта - происходит путем бинаризации изображения, полученного по формуле 5

2 Выделение темных протяженных участков дефекта - происходит путем бинаризации изображения, полученного по формуле 6

Так как на полученном изображении может быть выделена только часть дефеьтных точек, а также точки, не принадлежащие дефекту, то, используя априорную информацию о расположении дефектных точек вдоль линейных сегментов, к обработанному изображению применяется обобщенное преобразование Хоха для окончательного выделения дефекта Строится параметрическое пространство по формуле 7 Величина Н(х,уд)> превышающая некоторое значение для любого д, определяет наличие дефекта в точке (х,у) Выделение дефекта происходит не зависимо от его положения и ориентации

3 Объединение темных и светлых участков дефекта и областей между ними при условии их параллельного и близкого расположения

= (5)

где (g о г) - полутоновое морфологическое размыкание изображения g(A', у) по примитиву г, являющимся кругом, • г) - полутоновое морфологическое замыкание изображения g(x,y) по примитиву г

Н(х,у,д)= ^В^т>(х + х„у + у,)> (7)

(т.л.кй,

где - множество точек, составляющих линейный сегмент с ориентацией ц, В (т) -бинаризованное с локальным порогом изображение 1с( (к,у)

Метод устранения дефекта неравномерности фоновой составляющей Неравномерный фон на изображении АТД (с угасанием участков изображения) приводит к необходимости применять к таким изображениям выравнивание фона Очевидно, что равномерный фон характеризуется постоянной величиной контраста локальных областей, и, измеряя ее, можно оценить наличие данного дефекта. Существующие алгоритмы адаптивного повышения контраста решают задачу выравнивания фона при условии, что фон заранее будет отделен от текста Таким образом, метод выравнивания фона включает реализацию следующих этапов

1 Отделение текста от фона

2 Определение локальных признаков, характеризующих уровень контраста локальных областей

3 Изменение контраста и средней яркости пропорционально значению признака в каждой локальной области

Метод автоматической классификации Суть метода заключается в автоматическом задании стартовых точек для трех объектов изображений АТД -пятен, текста и фона Подобраны классификационные признаки, которые однозначно определяют каждый объект яркость, величина и фаза линейного оператора Собеля, нелинейный оператор Собеля, мода яркости на окне размером 3*3, 7*7, математическое ожидание, дисперсия и СКО значений яркости на окне размером 3*3, геометрические признаки Стартовые точки определяются на основе анализа гистограммы по методу мод

Метод нахождения порога по гистограмме заключается в анализе гистограммы текстовых документов Гистограмма АТД обычно имеет интервалы, соответствующие яркостям фона, пятна и текста Яркость текста на изображении соответствует самой левой моде на гистограмме, яркость фона - самой правой моде на гистограмме, яркости между данными модами соответствуют яркостям полупрозрачных пятен

Алгоритм определения порога по максимумам гистограммы заключается в определении максимального значения на гистограмме щ = р(х/) = тах^(ф

1=0 I

определении ширины моды фона ау = тт и А¥ = 2*|х/-</| - нахождении

1=Г11

ширины моды текста АТ с = с/-АУ, а = шшЯ;). Л// = 1г(х1) = тахДО "

1-0 £ 1-а с

АТ = 2*|;сг-а|> нахождении правой границы текстовой моды Ь = а + АТ н порога Т = ПНП/^)

1=Ь с

Алгоритм равномерного разбиения гистограммы заключается в разбиении гистограммы изображения АТД на N равных интервалов, определении максимума в каждом интервале и нахождении порога как среднеарифметического найденных максимумов

Метод восстановтепия контраста на изображении АТД применяется для устранения дефекта угасания штрихов текста и основан на использовании системы опорных точек Анализ строк изображения на наличие опорных точек производится с использованием гистограммы текущей строки Бимодальный характер гистограммы указывает на наличие текстовых элементов, одномодовая - на отсутствие таковых Анализируя каждую строку, определяются стартовые и конечные элементы строки На основе метода максимума гистограммы определяются границы текстовой [а,Ь] и фоновой [с,(1] моды В зависимости от того, к какой области относится точка изображения, она подвергается тому или иному линейному преобразованию

— [/(V -а')-а*С) ](х,у)<Ь

Г " (8)

с—с1

Параметры С'„ б',, С",; С1/ задаются, исходя из исследования документов подобного типа и не являющихся слабоконтрастными

На основе разработанных методов и алгоритмов устранения дефектов разработана подсистема автоматизированной реставрации изображений АТД (рисунок 3).

Г

Модуль параметров реставрации

Модули поиска ► локальных дефектов

Модули восстановления _ I контраста

Исходное изображение

Модули устранения л окал ьных дефе кто в

Модуль работы с изобра-

жениями архивных текстовых^ документов

Отреставрированно е изображение

Модуль печати

Изображение на печать

Матрицы изображений

Копии текстовых документов

Модуль ввода-

вывода изображений АТД

Копии текстовых

документов

Реставрирован

е изображения АТД

Исходные изображения АТД

Фильтры Photoshop

Долгосрочный архив базы видеоданных ________музея

Пользователь

Реставрированные изображения АТД

Исходные изображения АТД

Визуальная , информация

Изображения в формате среды

Photoshop

..................

Данные в ^ формате среды ^

Модуль взаимодействия со средой Photoshop

Рисунок 3 - Структура подсистемы автоматизированной реставрации изображений ЛТД В состав подсистемы помимо разработанных методов и алгоритмов устранения дефектов, особенностью которых является автоматическая локализация и устранение типовых дефектов, часто встречаемых на АТД, включены дополнительные методы цифровой обработки изображений и сервисные функции, пригодные для реставрации текстовых документов в автоматизированном режиме. При этом первоначально для изображения АТД выполняется автоматический этап обработки, на котором устраняются типовые дефекты без участия человека. Из-за четкого разделения автоматических и автоматизированных этапов обработки изображений значительно сокращается время работы оператора при реставрации набора изображений.

В четвертом разделе разработаны и реализованы подсистемы учета музейных материалов, управления процессом хранения и распределения видеоданных, автоматизированного устранения дефектов АТД и, а также приведены результаты практического применения разработанных методов, алгоритмов, технологии и

систем для реставрации изображений АТД и управления информационными ресурсами регионального музея на примере МИХМ

С помощью подсистемы автоматизированной реставрации изображений АТД были обработаны из фонда старопечатных и рукописных книг МИХМ 1) 47 страниц из 7 книг 16-17-ого века, 2) 52 страницы из 10 книг ] 8-ого века 3) 45 страниц из 6 книг 19-ого века, 4) 22 документа конца 19-ого начала 20 века

Таблица - Временные затраты на выполнение функций

) гап|,| формирования информационного фонда музея Затраты времени до внедрения подсистемы, мни Затраты времени после внедрения подсистемы, мин Коэффициент времени

Формирование карточки МП 10 0,1 100

Формирование научного паспорта 10 0,1 100

Помещение МП в книгу поступлений на ВХ 10 0,01 1000

Помещение МП в книгу поступлений на постоянное хранение 15 0,01 ' 1500

Составление акта приема на временное хранение или акта передачи 20 3 6

Составтение акта приема на постоянное хранение 15 10 1 5

Состав reime протокота решения ФЗК 10 0,1 100

Составтение акта приема на ФЗК 10 0,1 100

Поиск информации о МП 15 0,07 214

Составтение статистическою отчета о движении МП за 1 год 60 0,03 2000

Составление топографической описи 10 MII 15 0,1 150

Прове тение сверок музепных котекций 120 15 8

Поиск и отбор изображений МП 3 0,07 43

Hl Ol о 313 28,69 11

Формирование сводной БД с предоставлением удаленною доступа через Интернет Не реализуется 30

Создание му тыимедийно! о диска с виртуальной выставкой Не реализуется 240

Подготовка материалов к изданию Не реализ\ ется 15

Подготовка этектронных nj бликаций в формате html Не реализуется 0,05

Разработанными алгоритмами устраняется подавляющее большинство линейных и точечных дефектов изображений АТД, практически не оставляя следов их присутствия на исходном изображении Созданная автоматизированная система реставрации АТД обладает представительными возможностями обработки изображений для реставрации копий АТД в автоматическом и диалоговом режимах и оказывает значительную помощь реставратору цифрового изображения архивного текстового документа При этом время обработки сокращается примерно в 8 раз по сравнению с традиционными методами реставрации, например, средствами Adobe Photoshop

Из таблицы видно, что внедрение системы управления информационными ресурсами и реставрации в региональном музее значительно экономит рабочее время (в среднем в 11 раз) сотрудников при выполнении основных функций по учету музейных предметов Дополнительное время дает им возможность более качественно выполнять исследовательскую работу в области истории, краеведения, археологии

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Синтезирована структурно-функциональная организация (СФО) системы управления информационными ресурсами и реставрации текстовых документов, новизна которой состоит в использовании блока формирования и учета музейных предметов, блока хранения и распределения изображений, блока управления, реализующего функции управления процессом распределения информационных ресурсом и блока, реализующего методы устранения дефектов архивных текстовых документов Разработанная СФО позволяет повысить оперативность выполнения наиболее значимых функций регионального музея

2 Разработан алгоритм и подсистема управления хранением и распределением информационных ресурсов, особенностью которых является использование трехкомпонентной структуры, учитывающей специфику хранения постоянного, системного и временного архивов Использование данной подсистемы позволяет наиболее удобно распределять изображения музейных предметов, экономя дисковое пространство автоматизированных рабочих мест, уменьшить время, затрачиваемое на поиск изображений, и ускорить доступ к ним

3 Осуществлена классификация дефектов архивных текстовых документов с точки зрения цифровой реставрации изображений, позволяющей определить, какими методами цифровой обработки изображений можно устранить каждый дефект на изображении архивного текстового документа (АТД), и в какой последовательности необходимо использовать эти методы для его устранения Разработаны методы и алгоритмы устранения дефектов АТД, особенностью которых является учет типовых дефектов, что позволяет автоматизировать реставрацию фонда редкой и старопечатной книги Для каждого типа дефекта разработан алгоритм его поиска и устранения

4 Использование результатов диссертационной работы в Муромском историко-художественном музее, как типовом региональном музее, позволило сократить время, затрачиваемое на реставрацию текстовых документов, формирование учетной и отчетной документации, организацию удаленного доступа пользователей к ресурсам музея Создана базовая система для реализации тиражируемой системы управления ресурсами регионального музея, их хранения и реставрации С помощью разработанной системы отреставрированы изображения наиболее ветхих страниц из 7-ми старопечатных и рукописных книг 16-ого и 17-ого вв, 10-ти старопечатных и печатных книг 18-ого века, 6-ти рукописных и старопечатных книг 19-ого века и 22 документа конца 19-ого, начала 20-ого веков За счет применения блока хранения и распределения видеоданных синтезированной структурно-функциональной организации системы время, затрачиваемое на поиск, доступ и просмотр изображений материалов фондов музея сокращается в среднем в 10 раз, а использование системы управления информационными ресурсами в музее экономит время сотрудников, затрачиваемое на выполнение основных функций, в среднем в 11 раз

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

1 Канунова, Е Е Автоматизированное устранение локальных дефектов на изображениях архивных текстовых документов (АТД) [Текст]7 Е Е Канунова, С С Садыков//Отечественные архивы 2007, №1 С 41-47

2 Садыков, С С Автоматизированная реставрация изображений архивных текстовых и фотографических документов [Текст]/ С С Садыков, Е Е Канунова, АД Варламов//Автоматизация и современные технологии 2007 №8 С 10-12

3 Садыков, С С Система формирования данных об информационных ресурсах краеведческого музея и управления ими опыт разработки и использования [Текст]/ С С Садыков, Е Е Канунова//Информационные технологии 2007 №10 С 59-65

4 Орлов, А А Цифровая обработка текста на изображениях рукописей как линейчатых объектов [Текст]/ А А Орлов, Е Е Канунова //Информационные технологии 2008 №1 С 57-62

Монография:

5 Канунова. Е Е Методы и алгоритмы реставрации изображений архивных текстовых документов [Текст] /Е Е Канунова, А А Орлов, С С Садыков - М Мир, 2006, 135 с

Статьи и материалы конференций:

6 Канунова, Е Е Автоматизированная система учета фондов - теория и практика [Текст]/ Е Е Канунова, Е К Тюрина// Материалы шестой международной конференции ЕВА 2003 С 4 11-4 12

7 Садыков, С С Вопросы устранения дефектов на архивных рукописных материатах [Текст] / С С Садыков, Е Е Канунова // Тр междунар симпоз «Надежность и качество» - Пенза ПГУ 2004 С 40-42

8 Садыков, С С Алгоритмы устранения дефектов на архивных рукописных материалах [Текст]/ С С Садыков, Е Е Канунова // Тр междунар симпозиума «Надежность и качество» - Пенза ПГУ 2005 С 46-48

9 Канунова, Е Е Особенности программного обеспечения информационной системы Муромского историко-художественного музея [Текст] /ЕЕ Канунова, С С Садыков, О Г Маркина // Данные, информация и их обработка Сб научных ст -М Горячая линия - Телеком 2002 С 22-27

10 Канунова, Е Е Вопросы разработки базы видеоданных архивных документов [Текст]/ Е Е Канунова, Д И Смолин //Обработка информации методы и системы Сб научных ст -М Горячая линия - Телеком 2003 С 13-18

11 Канунова, Е Е Дефекты рукописных архивных документов и возможные методы их устранении [Текст] / Е Е Канунова, С С Садыков //Обработка информации методы и системы Сб научных ст - М Горячая линия - Телеком 2003 С 9 - 12

12 Канунова, Е Е Алгоритмы восстановления слабоконтрастных изображений архивных текстовых документов с использованием опорных точек [Текст]/ ЕЕ Канунова, И В Модина //Методы и системы обработки информации Сб научных ст в 2-х частях - М Горячая линия - Телеком 2004 Ч 1 С 48-55

13 Канунова, ЕЕ Алгоритм сегментации с помощью автоматической классификации для устранения дефектов на изображениях архивных документов [Текст]/ Е Е Канунова, ОН Чуркина //Методы и системы обработки информации. Сб научных ст в 2-х частях -М . Горячая линия - Телеком 2004 Ч 1 С. 55-60

14 Садыков, С С Алгоритмы пороговой сегментации для устранения, дефектов на изображениях архивных документов [Текст]/ С С Садыков, Е.Е Канунова // Методы и системы обработки информации Сб научных ст-М Горячая линия-Телеком 2004 Ч 1 С 60-66

15 Канунова, ЕЕ Вопросы разработки тестовых изображений дефектов архивных текстовых документов [Текст]/ Е Е Канунова //Системы и методы обработки и анализа информации Сб научных ст-М Горячая линия - Телеком 2005 С 93-98

16 Канунова, Е Е Система хранения, распределения и передачи изображений архивных документов [Текст]/ Е Е Канунова //Алгоритмы, методы и системы обработки данных Сб научных ст - М • Горячая линия - Телеком 2006 С 91-97

17 Канунова, ЕЕ Разработка автоматизированной системы учета фондов Муромского историко-художественного музея [Текст] /ЕЕ Канунова И Тез докл 1-ой всероссийск НТК «Идеи молодых - новой России» - Тула 2004 С 69

18 Канунова, ЕЕ Методы устранения локальных дефектов на изображениях архивных рукописных материалов [Текст]/ Е Е Канунова //30 Гагаринские чтения тез докл междунар науч конф - М МАТИ - РГТУ им К Э Циолковского 2004 Т 5 С 34

19 Канунова, ЕЕ Алгоритм поиска и устранения мелких пятен на изображениях архивных рукописных материалов [Текст]/ Е Е Канунова, С С Садыков //Тез докл 13-ой междунар НТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» - Рязань 2004 С 71

20 Канунова, Е Е Основные подсистемы системы оперативного управления информационными ресурсами краеведческого музея [Текст]/ Е Е Канунова //31 Гагаринские чтения тез докл междунар науч конф - М МАТИ - РГТУ им К Э Циолковского 2005 Т 6 С 32

21 Канунова, Е Е Разработка информационной системы краеведческого музея города Мурома [Текст]/ Е Е Канунова, Т Б Купряшина, С А Волостнов Муром 2002 - 34 с , Библиогр 4 назв - Рус - Деп В ВИНИТИ 14 06 02, № 1109-В2002

22. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007612203, Российская Федерация Автоматизированная система управления фондами музея и реставрации изображений текстовых и фотографических документов [Текст]/ С С Садыков, Е Е Канунова, А Д Варламов, А А Орлов № 2007612203, заявл 21 03 2007, зарегистр 25 05 2007 Соискатель . ЕЕ Канунова

Подписано в печать 19 05 2008 Формат 60x84 1/16 Печ л 1,0 Тираж 100 экз Заказ № 1253 Отпечатано в полиграфическом отделе Издательско-полиграфического центра Муромского института ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет» 602264, Владимирская обл, г Муром, ул Орловская, 23

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ, АЛГОРИТМОВ И СИСТЕМ РЕСТАВРАЦИИ, ХРАНЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ МУЗЕЕВ.

1.1 Проблема обеспечения сохранности исторических документов.

1.2 Фонды исторических документов в музеях и архивах.

1.3.Существующие способы реставрации изображений архивных документов

1.4 Системы автоматизированной реставрации архивных документов.

1.5 Методы и алгоритмы цифровой обработки изображений, используемые при реставрации АТД.

1.6 Типовая структура региональных музеев и архивов.

1.7 Результаты анализа состояния проблемы хранения, реставрации архивных документов и управления информационными ресурсами региональных музеев.

Выводы по первому разделу.

1.8 Структурно-функциональная организация системы управления информационными ресурсами регионального музея и реставрации текстовых документов.

1.9 Постановка задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ПОДСИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ РЕГИОНАЛЬНОГО МУЗЕЯ.

2. 1 Разработка подсистемы автоматизированного учета фондов регионального музея.

2.1.1 Концептуальная модель подсистемы автоматизированного учета фондов регионального музея.

2.1.2 Схема документооборота.

2.1.3 Структура подсистемы.

2.2. Разработка подсистемы хранения и распределения видеоданных музея

2.2. 1 Требования к подсистеме хранения и распределения видеоданныхбб

2.2.2 Структура подсистемы.

2.2.3 Концептуальная модель базы видеоданных.

2.2.4 Реализация подсистемы.

2.3 Алгоритмы управления информационными ресурсами регионального музея.

Выводы по разделу 2.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РЕСТАВРАЦИИ

ИЗОБРАЖЕНИЙ АРХИВНЫХ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ.

3.1 Классификация дефектов архивных текстовых документов.

3.2. Результаты статистической обработки АТД по относительным частотам появления дефектов на них.

3.3. Математическое описание дефектов АТД.

3.3.1. Общее математическое описание дефектов.

3.3.2 Математическое описание дефекта - мелкие пятна.

3.3.3 Математическое описание дефекта-пятна (локальные площадные 93 дефекты).

3.3.4 Математическое описание дефекта - угасание штрихов текста.

3.3.5. Математическое описание дефекта - проступания надписей с обратной стороны листа.

3.3.6. Математическое описание дефекта - перегибы (складки, протяженные дефекты).

3.3.7. Математическое описание дефекта - неравномерность фоновой составляющей.

3.4. Разработка тестовых изображений дефектов.

3.5. Задача реставрации изображений АТД.

3.6. Методы оценки качества АТД.

3.7. Методы и алгоритмы поиска и устранения пятен [51, 54, 55, 106-108].

3.7.1. Алгоритм поиска и устранения мелких пятен.

3.7.2. Алгоритм поиска и устранения средних полупрозрачных и непрозрачных пятен.

3.7.3. Методы пороговой сегментации для целей устранения дефектов

3.7.4. Методы автоматической классификации для целей устранения дефектов [56].

3.8. Методы и алгоритмы поиска и устранения дефектов типа складок, перегибов (линейных дефектов).

3.9. Методы и алгоритмы восстановления слабоконтрастных изображений

Выводы по разделу 3.

4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ РЕГИОНАЛЬНОГО МУЗЕЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РЕСТАВРАЦИИ

ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ.

4.1. Разработка подсистемы автоматизированной реставрации АТД.

4.2 Технология автоматизированной реставрации изображений АТД.

4.3 Реставрация изображений АТД на основе разработанной технологии с использованием подсистемы автоматизированной реставрации изображений АТД.

4.4 Исследование подсистемы автоматизированного учета фондов регионального музея и подсистемы хранения и распределения видеоданных

Выводы по разделу 4.

Актуальность темы. Основой любого музея или архива является информационный фонд. Сохранность музейного или архивного фонда в настоящее время стоит на первом месте. Базу информационного фонда музея составляют архивные документы на бумажной основе (тексты, фотографии, схемы, чертежи и т.д.).

В практику решения задач управления информационными ресурсами музеев все более интенсивно внедряются современные информационные технологии. Наблюдается переход многих музеев на использование электронных коллекций музейного фонда. Это позволяет обеспечить непосредственный доступ к ним широкой общественности без нежелательного использования оригинальных музейных предметов и документов.

За долгое время хранения значительная часть документов на бумажной основе становятся ветхими, на них появляются различные дефекты (проступание надписей с обратной стороны листа, выцветание чернил, различные пятна, загрязнения и т.п.), следовательно, возникает необходимость реставрации документов при управлении информационными ресурсами регионального музея. Реставрация документов может быть неавтоматизированной (ретушь, химические способы) и автоматизированной, то есть с использованием современных информационных технологий. При использовании неавтоматизированных методов скорость потери полезной и ценной исторической информации намного выше скорости их восстановления, в связи с чем, в данной фазе управления информационными ресурсами удобнее и целесообразнее применять автоматизированные методы реставрации текстовых документов, основным преимуществом которых являются высокая скорость обработки, сохранность и защищенность информационных ресурсов, так как восстановлению подвергается не сам оригинал, а его цифровая копия.

В крупных (федеральных) музеях и архивах нашей страны и за рубежом в процессе управления фондами ведутся работы по формированию и хранению электронных копий исторических документов. В малых (региональных) музеях ситуация выглядит иначе. Существующие системы формирования и хранения электронных версий документов функционально-избыточны и не приемлемы для региональных музеев, а так же не решают задачи реставрации изображений документов и оперативного управления, связанные с необходимостью ускорения подготовки учетно-отчетной документации и поиска в электронном каталоге, распространения копий музейных материалов на электронных носителях, обеспечения удаленного доступа к информационным ресурсам музея. Таким образом, создание системы оперативного управления и реставрации на базе современных вычислительных средств и информационных технологий является актуальной научно-технической задачей.

Цель диссертационной работы - повышение оперативности управления информационными ресурсами региональных музеев на основе разработки методов и средств автоматизированной реставрации текстовых документов.

Исходя из цели работы задачами исследования, являются:

1. Разработка структурно-функциональной организации и требований к системе реставрации и управления информационными ресурсами регионального музея.

2. Разработка подсистемы, в том числе алгоритмов управления процессом хранения и распределения информационных ресурсов регионального музея.

3. Разработка методов устранения дефектов на изображениях архивных текстовых документов для реализации технологии их автоматизированной реставрации.

4. Разработка прикладных программ, обеспечивающих функционирование системы управления информационными ресурсами регионального музея и их экспериментальная проверка на примере Муромского историко-художественного музея.

Работа базировалась на использовании теории информационных систем, теории множеств, реляционной модели данных, цифровой обработки изображений, теории вероятностей и математической статистики.

Объектом исследования являются информационные ресурсы региональных музеев.

Предметом исследования являются алгоритмы управления информационными ресурсами регионального музея и методы реставрации изображений архивных текстовых документов.

Научная новизна работы заключается в том, что: 1

1. Синтезирована структурно-функциональная организация системы управления информационными ресурсами и реставрации, позволяющая, за счет сокращения ручного труда повысить оперативность выполнения наиболее значимых функций регионального музея и автоматически определять наиболее часто встречаемые дефекты архивных текстовых документов.

2. Создана подсистема управления процессом хранения и распределения информационных ресурсов, особенностью которой является использование трех-компонентной структуры распределения электронных версий документов, учитывающей специфику хранения постоянного, системного и временного архивов документов, что позволяет ускорить процесс их поиска и доступа к ним.

3. Разработаны методы устранения дефектов архивных текстовых документов, позволяющие повысить скорость устранения дефектов и автоматизировать реставрацию фонда редкой и старопечатной книги, за счет учета множества типовых дефектов.

Практическая ценность работы. Работа выполнена в рамках бюджетной НИР №340/98 «Разработка методов, устройств и систем автоматизированной обработки видеоинформации».

Результаты диссертационной работы внедрены в Муромском историко-художественном музее (город Муром). Результаты работы позволяют:

1. Создать технологию автоматизированной реставрации изображений архивных текстовых документов.

2. Автоматизировать управление информационными ресурсами регионального музея.

3. Формировать базу видеоданных всех материалов музея.

4. Организовать доступ удаленных пользователей к ресурсам музея.

5. Расширить научно-исследовательскую работу сотрудников музея.

Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс кафедры «Информационные системы» Муромского института Владимирского государственного университета и используются при проведении лекционных и практических занятий по дисциплине «Управление информационными ресурсами» и в курсе «Методы цифровой обработки изображений», в курсовом и дипломном проектировании.

Реализация результатов исследований. Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований, полученные в работе, используются в практической деятельности историко-художественного музея города Мурома.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Шестой ежегодной конференции АДИТ'2002 «Музеи и информационное пространство: проблема информатизации и культурное наследие» (Нижний Новгород, 2002); Международных конференциях EVA «Информация для всех: культура и технологии информационного общества» (Москва, 2002, 2003, 2004, 2005); 30-ой международной научной конференции Гагаринские чтения (Москва, 2004); Международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, 2004, 2005); Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2004), Международной научно-технической конференции «Идеи молодых - новой России» (Тула, 2004); ежегодных научно-технических конференциях преподавателей МИВлГУ (2002 - 2008 г.).

Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007612203 «Автоматизированная система управления фондами музея и реставрации изображений текстовых и фотографических документов»

Положения, выносимые на защиту:

1. Структурно-функциональная организация системы управления информационными ресурсами регионального музея и реставрации изображений архивных текстовых документов, позволяющая за счет сокращения ручного труда повысить оперативность выполнения наиболее значимых функций регионального музея и автоматически определять наиболее часто встречаемые дефекты архивных текстовых документов.

2. Алгоритм управления хранением и распределением информационных ресурсов регионального музея на основе использования трехкомпонентной структуры организации хранения видеоданных, учитывающей специфику хранения постоянного, системного и временного архивов.

3. Методы и алгоритмы устранения типовых дефектов на изображениях архивных текстовых документов, позволяющие повысить скорость устранения дефектов и автоматизировать реставрацию фонда редкой и старопечатной книги.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 22 печатных работы, в том числе 15 статей, 5 тезисов докладов. Из них 4 статьи в центральных журналах, одна монография и одно свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и перечисленных в конце автореферата: в [1, 6, 9, 21], создана и описана подсистема формирования данных об информационных ресурсах краеведческого музея, разработана и описана структура информационной системы учета музейных материалов, основные требования к ней и функциональные возможности; в [2, 3] разработана и описана структура подсистемы и методика автоматизированной реставрации изображений АТД; в [4, 5, 7, 8, 11] - предложено математическое описание дефектов АТД, их классификация, подходы и принципы их устранения; в [10] разработан и описан трехуровневый способ хранения изображений; в [12, 13, 14, 19] описаны алгоритм восстановления слабоконстрастных изображений архивных текстовых документов, алгоритм классификации с автоматическим заданием стартовых точек, методы выбора наиболее лучшего порога и алгоритм поиска и устранения мелких пятен.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка литературы, имеющего 150 именова

Выводы по разделу 4.

1. Созданная подсистема автоматизированной реставрации является удобным инструментом восстановления АТД фонда редких рукописных и старопечатных книг, хранимых в музеях. Реставрация изображения одной страницы АТД средствами разработанной подсистемы происходит в среднем в 8 раз быстрее по сравнению со средствами графического редактора Adobe Photoshop.

2. Разработанными алгоритмами устраняется подавляющее большинство линейных и точечных дефектов изображений АТД, практически не оставляя следов их присутствия на исходном изображении. Разработанные алгоритмы выделения и устранения дефектов изображений АТД выполняют наибольшую часть операций в процессе их реставрации, значительно сокращая время реставрации текстовых документов человеком.

3. С помощью подсистемы хранения и распределения видеоданных широкий круг пользователей получил доступ через сеть Интернет к цифровым копиям музейных материалов, что способствует увеличению количества посетителей музея и в тоже время сохранности оригиналов музейных ценностей. Скорость поиска и доступа к изображениям архивных материалов увеличилась в среднем в 10 раз.

4. Разработанная система учета, хранения, реставрации и управления информационными ресурсами регионального музея может служить основой для создания тиражируемой системы широкого распространения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Синтезирована структурно-функциональная организация (СФО) системы управления информационными ресурсами и реставрации текстовых документов, новизна которой состоит в использовании блока формирования и учета музейных предметов, блока хранения и распределения изображений, блока управления, реализующего функции управления процессом распределения информационных ресурсом и блока, реализующего методы устранения дефектов архивных текстовых документов. Разработанная СФО позволяет повысить оперативность выполнения наиболее значимых функций регионального музея.

2. Разработан алгоритм и подсистема управления хранением и распределением информационных ресурсов, особенностью которых является использование трехкомпонентной структуры, учитывающей специфику хранения постоянного, системного и временного архивов. Использование данной подсистемы позволяет наиболее удобно распределять изображения музейных предметов, экономя дисковое пространство автоматизированных рабочих мест, уменьшить время, затрачиваемое на поиск изображений, и ускорить доступ к ним.

3. Осуществлена классификация дефектов архивных текстовых документов с точки зрения цифровой реставрации изображений, позволяющей определить, какими методами цифровой обработки изображений можно устранить каждый дефект на изображении архивного текстового документа (АТД), и в какой последовательности необходимо использовать эти методы для его устранения. Разработаны методы и алгоритмы устранения дефектов АТД, особенностью которых является учет типовых дефектов, что позволяет автоматизировать реставрацию фонда редкой и старопечатной книги. Для каждого типа дефекта разработан алгоритм его поиска и устранения.

4. Использование результатов диссертационной работы в Муромском историко-художественном музее, как типовом региональном музее, позволило сократить время, затрачиваемое на реставрацию текстовых документов, формирование учетной и отчетной документации, организацию удаленного доступа пользователей к ресурсам музея. Создана базовая система для реализации тиражируемой системы управления ресурсами регионального музея, их хранения и реставрации. С помощью разработанной системы отреставрированы изображения наиболее ветхих страниц из 7-ми старопечатных и рукописных книг 16-ого и 17-ого в.в.; 10-ти старопечатных и печатных книг 18-ого века; 6-ти рукописных и старопечатных книг 19-ого века и 22 документа конца 19-ого, начала 20-ого веков. За счет применения блока хранения и распределения видеоданных синтезированной структурно-функциональной организации системы время, затрачиваемое на поиск, доступ и просмотр изображений материалов фондов музея сокращается в среднем в 10 раз, а использование системы управления информационными ресурсами в музее экономит время сотрудников, затрачиваемое на выполнение основных функций, в среднем в 11 раз.

По диссертации опубликованы следующие работы:

1. Канунова, Е.Е. Автоматизированное устранение локальных дефектов на изображениях архивных текстовых документов (АТД) [Текст]/ Е.Е. Канунова, С.С. Садыков //Отечественные архивы. 2007, №1. С. 41-47.

2. Садыков, С.С. Автоматизированная реставрация изображений архивных текстовых и фотографических документов [Текст]/ С.С. Садыков, Е.Е. Канунова, А.Д. Варламов //Автоматизация и современные технологии. 2007. №8. С. 10-12.

3. Садыков, С.С. Система формирования данных об информационных ресурсах краеведческого музея и управления ими: опыт разработки и использования [Текст]/ С.С. Садыков, Е.Е. Канунова //Информационные технологии. 2007. №10. С. 59-65.

4. Орлов, A.A. Цифровая обработка текста на изображениях рукописей как линейчатых объектов [Текст]/ A.A. Орлов, Е.Е. Канунова //Информационные технологии. 2008. №1. С. 57-62.

5. Канунова, Е.Е. Методы и алгоритмы реставрации изображений архивных текстовых документов [Текст] /Е.Е. Канунова, A.A. Орлов, С.С.Садыков. — М.: Мир, 2006, 135 с.

6. Канунова, Е.Е. Автоматизированная система учета фондов — теория и практика- [Текст]/ Е.Е. Канунова, Е.К. Тюрина // Материалы шестой международной конференции ЕВА. 2003. С. 4.11-4.12.

7. Садыков, С.С. Вопросы устранения дефектов на архивных рукописных материалах. [Текст] / С.С. Садыков, Е.Е. Канунова // Тр. междунар. симпоз. «Надежность и качество». - Пенза: ПГУ. 2004. С.40-42.

8. Садыков, С.С. Алгоритмы устранения дефектов на архивных рукописных материалах. [Текст]/ С.С. Садыков, Е.Е. Канунова // Тр. междунар. симпозиума «Надежность и качество». - Пенза: ПГУ. 2005. С.46-48.

9. Канунова, Е.Е. Особенности программного обеспечения информационной системы Муромского историко-художественного музея [Текст]' / Е.Е. Канунова, С.С. Садыков, О.Г. Маркина // Данные, информация и их обработка: Сб. научных ст. - М.: Горячая линия - Телеком. 2002. С. 22-27.

10. Канунова, Е.Е. Вопросы разработки базы видеоданных архивных документов-[Текст]/ Е.Е. Канунова, Д.И. Смолин//Обработка информации: методы и системы: Сб. научных ст. - М.: Горячая линия - Телеком. 2003.С. 13 -18.

11. Канунова, Е.Е. Дефекты рукописных архивных документов и возможные методы их устранении [Текст] / Е.Е. Канунова, С.С. Садыков //Обработка информации: методы и системы: Сб. научных ст. - М.: Горячая линия — Телеком. 2003. С. 9 - 12.

12. Канунова, Е.Е. Алгоритмы восстановления слабоконтрастных изображений архивных текстовых документов с использованием опорных точек [Текст]/ Е.Е. Канунова, И.В. Модина //Методы и системы обработки информации: Сб. научных ст. в 2-х частях — М'.: Горячая линия — Телеком. 2004. 4.1. С. 48-55.

13. Канунова, Е.Е. Алгоритм сегментации с помощью автоматической классификации для устранения дефектов на изображениях архивных документов [Текст]/ Е.Е. Канунова, О.Н. Чуркина //Методы и системы обработки информации: Сб. научных ст. в 2-х частях. - М.: Горячая линия - Телеком. 2004. 4.1. С. 55-60.

14. Садыков, С.С. Алгоритмы пороговой сегментации для устранения дефектов на изображениях архивных документов [Текст]/ С.С. Садыков, Е.Е. Канунова // Методы и системы обработки информации: Сб. научных ст.— М.: Горячая линия — Телеком. 2004. 4.1. С. 60-66.

15. Канунова, Е.Е. Вопросы разработки тестовых изображений дефектов архивных текстовых документов [Текст]/ Е.Е. Канунова //Системы и методы обработки и анализа информации:' Сб. научных ст. - М.: Горячая линия -Телеком. 2005. С. 93-98.

16. Канунова, Е.Е. Система хранения, распределения и передачи изображений архивных документов [Текст]/ Е.Е. Канунова //Алгоритмы, методы и системы обработки данных: Сб. научных ст. - М.: Горячая линия - Телеком. 2006. С. 91-97.

17. Канунова, Е.Е. Разработка автоматизированной системы учета фондов Муромского историко-художественного музея [Текст] / Е.Е. Канунова // Тез. докл. 1-ой всероссийск. НТК «Идеи молодых - новой России» - Тула. 2004. С. 69.

18. Канунова, Е.Е. Методы устранения локальных дефектов на изображениях архивных рукописных материалов [Текст]/ Е.Е. Канунова //30 Гагарин-ские чтения: тез. докл. междунар. науч. конф - М.: МАТИ - РГТУ им. К.Э. Циолковского. 2004. Т. 5. С. 34.

19. Канунова, Е.Е. Алгоритм поиска и устранения мелких пятен на изображениях архивных рукописных материалов [Текст]/ Е.Е. Канунова, С.С. Садыков //Тез. докл. 13-ой междунар. НТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» - Рязань. 2004. С. 71.

20. Канунова, Е.Е. Основные подсистемы системы оперативного управления информационными ресурсами краеведческого музея [Текст]/ Е.Е. Канунова //31 Гагаринские чтения: тез. докл. междунар. науч. конф - М.: MATH - РГТУ им. К.Э. Циолковского. 2005. Т. 6. С. 32.

21. Канунова, Е.Е. Разработка информационной системы краеведческого музея города Мурома [Текст]/ Е.Е. Канунова, Т.Б. Купряшина, С.А. Волост-нов. Муром. 2002 - 34 е.; Библиогр. 4 назв. - Рус. - Деп. В ВИНИТИ 14.06.02, № 1109-В2002.

22. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. № 2007612203, Российская Федерация. Автоматизированная система управления фондами музея и реставрации изображений текстовых и фотографических документов [Текст]/ С.С. Садыков, Е.Е. Канунова, А.Д. Варламов, A.A. Орлов. № 2007612203, заявл. 21.03.2007, зарегистр. 25.05. 2007.

1. Абламейко C.B., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. - Мн.: Амалфея, 2004 -304 с.

2. Автоматизированные архивные системы: Метод.материалы на основе разработок РНИЦКД/Рос.н.-и.центр косм.документации. -М., 1993. -48 с.

3. Автоматизированные информационно-поисковые системы в архивах: Методическое пособие/НИЦТД СССР. М.: Главрахив СССР, 1985. - 63 с.

4. Автоматизированная обработка изображений природных комплексов Сибири. : Н-к. 1991. С.28-32.

5. Акимова И.Е. Проблемы классификации архивных документов на современном этапе развития архивного дела//Вестник архивиста, №4. 1997. С. 61-65.

6. Архипов А.Е.,. Дегтярев С.В,. Садыков С.С и др. Методы цифровой обработки изображений: Учебное пособие Ч. 2. Курск, КГТУ. 2002.- 118 с.

7. Ахапкин Ю.А., Крылов Б.В., Михайлов O.A. Поспелов В.В. Реставрация фотографии В.И. Ленина с помощью ЭВМ//Советские архивы. = 1984. №3. С. 60-62.

8. Бакут П.А., Колмогоров Г.С. Сегментация изображений: Методы выделения границ областей // Зарубежная радиоэлектроника, №10. 1987, С. 25-47.

9. Бакут П.А., Колмогоров Г.С., Ворновицкий И.Э. Сегментация изображений: Методы пороговой обработки // Зарубежная радиоэлектроника, №10, 1987, С. 6-24.

10. Баскаров В.Н. Алгоритмы обработки двумерных изображений М., 1986

11. Башкир B.C., Кулаков Е.М., Суворов С.А. Мастер-класс по сохранности фотодокументов // Отечественные архивы, 2003, №6, С. 102-103.

12. Беликова Т.П., Кронрод М.А., Чочиа П.А., Ярославский Л.П. Цифровая обработка фотоснимков поверхности Марса, переданных с AMC «Марс-4» и «Марс-5»//Космические исследования. Т. 13, вып. 6 1975. С. 23-28.

13. Беликова Т.П., Ярославский Л.П. Использование адаптивных амплитудных преобразований для препарирования изображений//Вопросы радиоэлектроники. 1974. - Вып. 14. С. 42-48.

14. Беликова Т.П., Ярославский Л.П. Адаптивное квантование как метод препарирования изображений// Техническая кибернетика, 1975, №4. С. 26-32.

15. Бокштейн И.М., Карнаухов В.Н., Мерзляков Н.С., Рубанов Л.И. Разработка баз данных архивных изображений на основе современных технологий их обработки и хранения. Компьютерная оптика. Выпуск 17, Самара-Москва, 2001, С.116-124.

16. Борилин Б.Л. Исследование и разработка автоматизированного метода реставрации фотодокументов государственных архивов: Автореферат дисс. канд. техн. наук. -М., 1982. 42 с.

17. Борилин Б.Л. Квалиметрическая оценка дефектов архивных фотодокументов//Советские архивы, 1981, №3, С. 37-40

18. Борилин Б.Л., Горшкова Л.К., Крылов Б.В., Ушаков А.Н. Устранение пятен на изображениях архивных фотодокументов с помощью ЭВМ. В кн. : Методы и системы автоматизированной реставрации и консервации архивных документов.-М.: Главархив СССР, 1985. С. 12-16.

19. Борилин Б.Л, Поспелов В.В. Автоматизированная реставрация кинофотодокументов с помощью ЭВМ//Техника кино и телевидения. 1981 №9. С. 34-38.

20. Борилин Б.Л. Сергазин Ж.Ф. Экспериментальное исследование дефектов архивных фотодокументов. В сб. ст. Проблемы механизации и автоматизации делопроизводства и архивов. М., 1981. С. 53-61.

21. Борилин Б.Л., Чочиа П.А. Реставрация фотодокументов с использованием ЭВМ//Советские архивы, 1980. №3. С. 65-72.

22. Борукаев Т.Б. Цифровые методы оптимальной обработки сигналов: Меж-вуз. сб. науч. трудов/ Новосиб. электротех. ин-т; Отв. ред. Новосибирск, 1982.- 159 с.

23. Быстрые алгоритмы в цифровой обработки изображений / Под. ред. Т.С. Хуанга: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1984. - 224 с.

24. Варламов А.Д. Формирование тестовых изображений для оценки эффективности алгоритмов реставрации изображений; Муром. Ин-т Владимир, гос. ун-та. Муром, 2004. - 18 е.: ил. - Библиогр. 2 назв. - Рус. - Деп. в ВИНИТИ 24.02.04, 303-В2004.

25. Введение в контурный анализ: приложение к обработке изображений и сигналов / Под. ред. Я. А. Фурмана 2-е издание. М: ФИЗМАТЛИТ, 2003.- 588 с.

26. Верденская Н.В., Иванова И.А. Алгоритмы сегментации плоских изображений и их численный анализ. Тезисы доклада конференции «Радиофизическая информатика». Сб. тез. докладов. -М.: РТИ АН СССР, 1990. С. 51-52.

27. Вильям Арме. Электронные библиотеки. Пер. с англ. М.: ПИК ВИНИТИ, 2001.-273 с.

28. Виттих В.А., Сергеев В.В., Сойфер В.А. Обработка изображений в автоматизированных системах научных исследований. М.: Наука, 1982. - 332 с.

29. Вопросы кибернетики. Выпуск 38. Иконика. Цифровая обработка и фильтрация изображений. Под общей ред. Д.С. Лебедева. АН СССР, М. 1978. 184 с.

30. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для вузов. Изд. 7-е, стер.- М.: Высш. Шк., 1999.- 479 с.

31. Гонсалес Р. Вудс Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Техносфера, 2005. - 1070 с.

32. Грузман И.С., Киричук B.C. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. Учебное пособие. Новосибирск: НГТУ, 2000.- 160 с.

33. Губарев В.В,.Хазанов В.Ю. Цифровые методы оптимальной обработки сигналов. Новороссийск: НЭТИ., 1982 г. -235с.

34. Гузанов Е.Л., Казакова H.H. Комплексный подход к обеспечению сохранности документов в Ярославской области / Отечественные архивы, 2004, №3, С. 24-27.

35. Денисов, Метлицкий. Введение в цифровую обработку изображений. -М., 1989. -110 с.

36. Дубовских В.М. Автоматизированный контроль оцифрованных фотодокументов/Автоматизированные системы поиска и системы реставрации архивных документов методами оцифрования: Сб. науч. трудов/ НИЦТД СССР. М., 1987. С. 30-36.

37. Дубовских В.А. Автоматическая фильтрация помех на фотоизображениях/ Развитие автоматизированных поисковых и реставрационных систем на космические документы: Сб. научн. тр./НИЦКД СССР. М.: Главархив СССР, 1992. С. 31-33.

38. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. — Пер с англ./Под ред. Стефанова Б.Л., М.: Мир, 1976. 254 с.

39. Иванов В.А., Киричук B.C., Перетягин Г.И. Сегментация изображений. -Автометрия, 1980, №3, С. 48 54.

40. Ефименко Р.Н. Автоматизированная архивная технология Центра хранения историко-документальных коллекций/Вестник архивиста №6. М., 1992, С. 24-27.

41. Иконика. Пространственная фильтрация изображений. Фотографические системы. Отв. ред. Д.С. Лебедев. М.: Наука, 1970.- 133 с.

42. Иконика. Теория и методы обработки изображений. М.: Наука, 1983. Кн. 2.-129 с.

43. Иконика. Цифровая голография. Обработка изображений. Сборник работ. АН СССР, Институт проблем передачи информации. М.: Наука, 1975. -145 с.

44. Информационно — справочная система "НИКА-Музей" шаг номер два // Мир музея, 2004, №11, С. 20-21.

45. Канунова Е.Е. Основные подсистемы системы оперативного управления информационными ресурсами краеведческого музея/ 31 Гагаринские чтения: тез. докл. междунар. науч. конф М.: МАТИ - РГТУ им. К.Э. Циолковского, 2005.-Т. 6, С. 32.

46. Канунова Е.Е. Разработка автоматизированной системы учета фондов Муромского историко-художественного музея. / Тез. докл. 1-ой всероссийск. НТК «Идеи молодых новой России» - Тула, 2004, С. 69.

47. Канунова Е.Е., Купряшина Т.Б., Волоснов С. А. Разработка информационной системы краеведческого музея города Мурома; Муром, ин-т Владимир, гос. ун-та Муром, 2002 - 34 е.; Библиогр. 4 назв. - Рус. - Деп. в ВИНИТИ 14.06.02, № 1109-В2002.

48. Канунова Е.Е., Садыков С.С. Автоматическое устранение локальных дефектов текстовых документов/Отечественные архивы (в печати)

49. Канунова Е.Е., Садыков С.С. Дефекты рукописных архивных документов и возможные методы их устранения./ Обработка информации: методы и системы: Сб. научных ст. М.: Горячая линия - Телеком, 2003 г. С. 9 - 12.

50. Канунова Е.Е., Садыков С.С., .Маркина О.Г. Особенности программного обеспечения информационной системы Муромского историко-художественного музея/ Данные, информация и их обработка: Сб.научных ст. -М.: Горячая линия Телеком, 2002. С.22-27.

51. Канунова Е.Е., Смолин Д.И. Вопросы разработки базы видеоданных архивных документов/ Обработка информации: методы и системы: Сб. научных ст.- М.: Горячая линия Телеком, 2003. С.13 - 18.

52. Канунова Е.Е., Тюрина Е.К. Автоматизированная система учета фондов -теория и практика. Материалы шестой международной конференции ЕВА'2003.-М.: Мин. Культуры РФ, 2003. С. 4.11.1-4.11.2.

53. Кепель А.А.,Лившиц М.Г. Фотореставрация текстов архивных документов/Советские архивы. М. №4. 1979, С. 69-71.

54. Крестовская К.В., Соколова И.С. Проблемы обеспечения сохранности Государственного архивного фонда СССР/Советские архивы М. №2, 1982. С. 3438.

55. Коулмэн Г.Б., Эндрюс К. Сегментация изображения при помощи автоматической классификации. ТИИЭР, 1979, т. 67, №5, С. 82-97.

56. Кронрод М.А. Несколько задач обработки изображений/Вопросы кибернетики: Сб. ст. Вып. 38: Иконика. Цифровая обработка и фильтрация изображений -М., ВИНИТИ. 1978. С. 122-134.

57. Кронрод М.А., Чочиа П.А. Математическое обеспечение диалоговой системы обработки изображений/Иконика: Теория и методы обработки изображений: сб. ст. М.: Наука, 1983. С. 87.

58. Крылов Б.В. Цифровая реставрация слабоконтрастных текстовых документов/Автоматизированные системы поиска и системы реставрации архивных документов методами оцифрования: Сб. науч. трудов/ НИЦТД СССР. М., 1987. С. 23-26.

59. Крылов Б.В. Устранение локальных дефектов фотодокументов средствами АСОИз/Автоматизированные системы в архивном деле: сб. научн. тр./НИЦТД СССР. -М., 1985. С. 68-73.

60. Крылов Б.В., Поспелов В.В. Восстановление информации текстовых документов с помощью ЭВМ. В сб. научных трудов НИЦТД СССР.- М.: Глав-архив СССР, 1994. С.28-36.

61. Кулаков Ю.А., Омелянский C.B. Компьютерные сети. Выбор, установка, использование и администрирование. К.: Юниор, 1999. - 544 с.

62. Лагуновский Д.М. Алгоритмы сегментации полутоновых изображений на основе анализа локальных свойств: Автореферат диссертации на соиск. уч. ст. канд. техн. наук -Минск, 1999. -19 с.

63. Ларин М.В.Управление документацией и новые информационные технологии / Федер. арх. служба/; ВНИИ документоведения и арх. дела (ВНИИДАД). -М., 1998. 137 с.

64. Лебедев Д.С. Цифровые методы коррекции изображений/Цифровое кодирование телевизионных изображений. М.: Радио и связь, 1981. - С.52-55.

65. Методы и средства обработки изображений: Сб. научных ст.- Новосибирск: ИА и Э СО АН СССР. 1982. 136 с.

66. Методы компьютерной обработки изображений / Под. ред. В.А.Сойфера.- 2-е изд., испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -784 с.

67. Методы статистической обработки изображений и полей Новосибирск: ИА и Э СО АН СССР. 1986. - 128 с.

68. Миркин Л.И., Ярославский Л.П. Способ измерения зашумленности изображений/ Вопросы кибернетики, вып. 38 -М.: 1978, С. 97-107.

69. Михайлов O.A. Влияние информационной технологии на теорию и практику архивного дела/Вестник архивиста, № 6. М., 1992, С. 15-21.

70. Михайлов O.A. Цифровые документы и архивы/Вестник архивиста, № 3. -М., 1997, С. 56-68.

71. Михайлов O.A. Электронные документы в архивах: Проблемы приема. Обеспечение сохранности и использование: (Аналит. обзор зарубеж. и отеч. опыта) / Федер. арх. служба России и др. 2-е. изд., доп. М.: Диалог-МГУ, 2000.- 325 с.

72. Михайлов O.A., Залаев Г.З., Шапошников A.C. Персональные компьютеры в архивном деле/Системы автоматизированного поиска и электронной реставрации архивных документов: Сб. научн. тр./НИЦТД СССР. М.: Главархив СССР, 1989. С. 3-7.

73. Михайлов O.A., Малышев М.И., Поспелов B.B. Основные проектные решения по разработке автоматизированной системы обработки изображений (АСОИз) НИЦТД СССР/ Автоматизированные системы в архивном деле: Сб. научн. тр./НИЦТД СССР. М., 1985. С. 8-12.

74. Морозкина JI. Электронные коллекции. Создание и развитие электронных коллекций в музеях / Мир музея, 2003. №6. С. 13-15.

75. Мощные автоматические системы для цифровой реставрации архивных киновидеодокументов // Техника кино и телевидения, 2003, №3, С. 48-51.

76. Музалевская И.М. Автоматизированные музейные системы Камис и АС Музей./ Ассоциация музейных работников. Тезисы докладов Тула, 2000. С. 56-66.

77. Никитин H.A. Музей и новые технологии. М.: Прогресс - традиции, 1999.-216 с.

78. Орлов A.A. Методы и алгоритмы обработки и выделения структурных элементов полутоновых изображений на основе преобразования Хоха. Авто-реф. дисс. на соискание уч. степ, к.т.н. Владимир: ВлГУ. 2001. 20 с.

79. Обработка видеоинформации и дистанционные исследования -Новороссийск. 1983.

80. Обработка изображений и цифровая фильтрация/Пер. с англ.; Под ред. Хуанга Т. -М.: Мир, 1979.

81. Очин Е.Ф. Вычислительные системы обработки изображений. Д.: Энер-гоатомиздат, 1989.- 136 с.

82. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. -М.: Мир. 1986. 356 с.

83. Папков С.Б. Разработка полуавтоматических методов сегментации протяженных структур на цифровых аэрокосмических изображениях: Автореферат диссертации на соиск. уч. ст. канд. техн. наук -Долгопрудный, 1998. -22 с.

84. ПоздееваИ.В. Рукописные и печатные книжные памятники в фондах архивных учреждений РФ: актуальные проблемы и первоначальный этап их решения/Вестник архивиста. 1998. №4-5. С. 30-39.

85. Полякова Т.Д. О проблемах сохранения культурных ценностей в музеях Российской'Федерации/Вестник архивиста. 2000. № 1.С. 214 221.

86. Пономаренко В. К1 Компьютерная программа для электронной реставрации текстовой и графической информации. Материалы 7-й- международной конференции "EVA 2002 Москва",- М.: Мин: Культуры РФ; С.3.4.1-3.4.3.

87. Попов ТО.А. Объективная оценка качества телевизионного изображения: /Техника кино и телевидения, 2004, №10, С. 14-17. , . '

88. Прэтт У. Цифровая обработка изображений/Пер. с англ. М:: Мир, 1982.41. с. 4.2. с.

89. Разработка и применение автоматизированной: системы обработки изображений для:реставрации фотодокументов:Методическое пособие/НИЦТД-СССР.-М., 1988.-74 с.

90. Райхман Э.П., Азгальдов Г.Г. Экспертные методы в оценке качества товаров. «Экономика».-Mr, 1974.

91. Реставрация музейных ценностей; Научные и практические работы. Труды ГИМ,- М, 1999. Вып. 107. 152 с.

92. ЮЗ: Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин/Пер. с англ. М.: Мир, 1972. :104! Садыков С.С. Цифровая обработка и анализ изображений Ташкент: НПО «Кибернетика», 1994- -195 с.

93. Садыков C.G., Канунова Е.Е. Алгоритмы, пороговой'сегментации для устранения дефектов на изображениях архивных документов/ Методы и системы обработки информации.: Сб. научных. ст.-М.: Горячая линия Телеком, 2004. 4.1. С. 60-66.

94. Садыков С.С., Канунова Е.Е. Алгоритмы устранения; дефектов на архивных рукописных материалах;/ Тр. симпозиума «Надежность и качество 2005». Пенза: ПГУ. С.46-48.

95. Садыков С.С., Канунова*Е:Е. Вопросы устранения дефектов на архивных рукописных материалах./Тр. симпозиума «Надежность и качество 2004». Пенза: ПГУ. С. 40-42.

96. Симаков В.Д. Основные направления концепции информатизации в Государственной архивной службе России/Вестник архивиста. 1992. №6. С. 4 — 8.

97. Совершенствование тематического поиска и реставрации архивных документов на базе компьютерной техники: Сб. науч. трудов/ Российский на-уч.-исследовательский центр космической документации; Отв.ред.О.А.Михайлов. -М., 1993. -51 с.

98. Степин М.С. Сегментация изображений методом наращивания областей // 3-я Международная конференция. Радиоэлектроника в медицинской диагностики.-М. 1999. С. 126-128.

99. Татарников О. Резервное копирование и восстановление информации/ Компьютер пресс, 2002, №11, С. 58-63.

100. Управление документацией и новые информационные технологии / Федер. арх. служба/ Ларин М.В.; ВНИИ документоведения и арх. дела (ВНИИ-ДАД).-М„ 1998. 137 с.

101. Федеральный закон. Статья 2591 «О Музейном фонде Российской Федерации и музеях в Российской Федерации» Принят Государственной Думой 24 апреля 1996 года.

102. Феофанов C.B., Федоров В.И. — Итерационный алгоритм фильтрации импульсных помех на изображении.

103. Фу К. Робототехника, М.: Мир. 1989. - 530 с.

104. Хант Б.Р. Цифровая обработка изображений/Применение цифровой обработки сигналов/Пер. с англ. М.: Мир, 1980.

105. Цифровая обработка сигналов и ее применение/ Под. ред. Ярославского Л.П. М.: Наука. 1981.

106. Шишкин Е.В Кривые и поверхности на экране компьютера. Руководство по сплайнам. М.: Диалог-МИФИ, 1996. 240 с.

107. Шапошников А.С. Разработки РНИЦКД по автоматизированным методам обработки архивной информации. Итоги внедрения, перспективы развития/Вестник архивиста. 1992. №6. С. 9-15.

108. Щербаков М.А. Нелинейная фильтрация сигналов и изображений. Уч. пособие. -Пенза: Изд-во ПТУ. 1999. 164 с

109. Яншин. Анализ обработки изображений: принципы и алгоритмы, 1995.-75 с.

110. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. -М.: Наука, 1988.

111. Andrews Н.С., Hunt B.R. Digital image restoration. New Jersey: Prentice-Hall, 1977.-238 p.

112. Barbara Zitova, Jan Flusser, Filip Shroubek. Application of image processing for the conservation of the medieval mosaic. Institute of Information Theory and Automation Academy of Sciences of the Czech Republic. IEEE 2002, pp. 993996.

113. Barrow W.J. An evaluation of document restoration process. American documentation? 1953, v.4. N2, p. 50-54.

114. Clark F., Olson. Improving the generalized Hough transform through imperfect grouping. 1998. Image and Vision Computing. 16. P. 627-634.

115. D.A. Langan, J. W. Modestino, Cluster Validation for Unsupervised Statistic Model Based Image Segmentation, IEEE Transaction on Image Processing, vol 7, No. 2. February, 1998. pp. 180-195.

116. Kalabukhov E.V., Tatur М.М. Algorithm of raise local contrast for grayscale images. 2001. Proceedings of sixth International Conference PRIP'2001,Minsk, Republic of Belarus, pp. 95-99.

117. Katphalia G.P. Conservation and restoration of archive materials. Paris, UNESKO, 1973.

118. Ming Jiang., Ge Wang. Convergence studies on iterative algorithms for image reconstruction. IEEE. Transaction on medical imaging, Vol 22, No 5. May 2003.

119. N. Gordana, W. Preczunski, Estimation of Generalized Multisensor Hidden Markov Chains and Unsupervised image Segmentation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 19, No. 5. May, 1997. pp. 465-472.

120. P. Andrey, P. Tarroux Unsupervised Segmentation of Marcov Random Field Modeled Textured Images Using Selectionist Relaxation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 20, No. 3, March, 1998. pp. 252-262.

121. Philip R. Thrift Stanley M. Dunn. Approximating Point-Set Images by Line Segments Using a Variation of the Hough transform. 1983. Computer Vision, Graphics, and Image Processing 21. P. 383-394.

122. Rong-Chin Lo, Wen-HsiangTsai. Gray- scale Hough transform for thick line detection in gray- scale images. 1995. V. 28. No 5, P. 647-661.

123. S.M. Lavalle, S.A. Hutchinson A Bayesian Segmentation Methology for Parametric Image Models, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 17, No.2, pp. 211-217, February, 1995.

124. V. Besag, On Statistical Analysis of Nearest-neighbour Systems, Proceedings of the European Meeting of Statisticians , Budapest, August, 1972.

125. W. Pieczunski, Statistical Image Segmentation, Machine Graphic and Vision, vol 1, No.l and 2, pp. 261-268, 1992.