автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование и программный комплекс для контроля магнитных полей и латентных изображений

004607370

ТОПЧИЕВ ИВАН НИКОЛАЕВИЧ

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ КОНТРОЛЯ МАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ И ЛАТЕНТНЫХ

ИЗОБРАЖЕНИЙ

Специальность 05.13.18.-Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 2 И ЮЛ 2010

Ставрополь-2010

004607370

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Северо-Кавказский государственный технический университет» на кафедре «Информационные системы и технологии»

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

доцейт Шагрова Галина Вячеславовна Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Пашинцев Владимир Петрович доктор физико-математических наук, '■...,.. профессор Симоновский Александр Яковлевич Ведущая организация: Кубанский государственный университет,

г. Краснодар

Защита состоится 16 июля 2010 года в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.245.09 по присуждению ученой степени кандидата технических наук в Северо-Кавказском государственном техническом университете по адресу: 355028, г. Ставрополь, пр. Кулакова 2, ауд. 305.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Северо-Кавказского государственного технического университета по адресу: г. Ставрополь, пр. Кулакова, 2; с авторефератом - на сайте www.ncstu.ru.

Автореферат разослан «гУ » июня 2010 года.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат физ.-мат. наук, доцент О. С. Мезенцева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Автоматизация классических методов контро-

ля скрытых магнитных и латентных изображений, разработка новых алгоритмов и реализованных на их основе комплексов программ позволят сделать более дешевыми, точными и качественными процессы контроля подлинности ценных бумаг, денежных знаков, полей рассеяния намагниченных объектов, выявления дефектов ферромагнитных изделий и т. д.

При всем многообразии используемых программных и аппаратных средств контроля скрытых изображений существует определенный пробел в области средств комплексного контроля. Ряд прикладных задач дефектоскопии и контроля информации требуют исследования полей рассеяния намагниченных объектов и выявления латентных изображений. К таким задачам относятся: определение параметров дефектов, контроль наличия несанкционированных записей, подлинности и целостности магнитных сигналограмм, контроль над уничтожением информации, диагностика магнитных головок по топологии их полей рассеяния; защита от копирования, подделок и фальсификации документов, ценных бумаг, денежных знаков, печатей с помощью латентных изображений.

Решение задач дефектоскопии, криминалистики и технологии производственного контроля сводится к проблемам разработки эффективных методов исследования полей рассеяния намагниченных объектов. В настоящее время при исследовании полей рассеяния дефектов в основном используются упрощенные модели дефектов в виде трещин, что обусловлено сложностью учета нелинейных свойств магнитного материала, которые дают лищь неплохое качественное соответствие с экспериментом. В связи с этим моделирование пространственно-распределенных магнитных полей и разработка программного комплекса для контроля магнитного поля, позволяющего анализировать распределение поля рассеяния намагниченного объекта, является актуальной задачей, так как наибольший практический интерес представляют методы визуального контроля, дающие полную картину поля в некоторой области. Причем объем полезной информации, получаемой при исследовании пространственно-распределенного магнитного поля, определяется не только характеристиками отдельно взятого датчика, но и количеством точек измерения и их распределением в пространстве. Таким образом, контроль распределения магнитного поля в пространстве является актуальной задачей и необходим при разработке устройств, основной характеристикой которых является магнитное поле заданной конфигурации (магнитные головки, магнитные системы на! постоянных магнитах т. д.).

В настоящее время существует большое количество работ по обработке изображений, в которых основное внимание уделяется классическим методам обработки, компрессии и распознаванию изображений и практически нет литературы, посвященной разработке алгоритмов, методик и способов выявления латентных изображений и улучшения качества визуализированных магнитных изображений.

Использование латентных изображений для защиты относительно недорогой продукции широкого распространения (этикетки, упаковки, бренды, фармацевтические препараты, промышленная продукция и т. п.) делают разработку моделей формирования латентных изображений и методов выявления скрытой информации в изображении актуальной задачей.

Объектом диссертационного исследования являются скрытые магнитные и латентные изображения.

Предметом диссертационного исследования являются математические модели и методы исследования полей рассеяния намагниченных объектов, латентных изображений и программно-аппаратные комплексы, реализующие эти методы и модели.

Целью работы является разработка математических моделей и средств комплексного контроля скрытых магнитных и латентных изображений, позволяющих улучшить качество выявления скрытой информации в изображении и сократить объем экспериментальных исследований.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать математическую модель магнитной системы «объект контроля - поле рассеяния - датчик», представляющей собой визуализированную магнитную запись в виде намагниченных ячеек, изменяющуюся под действием внешнего магнитного поля.

2. Разработать алгоритмы и методики определения полей рассеяния намагниченных объектов, формирования и выявления'латентных изображений.

3. Разработать алгоритмы комплексного контроля магнитных и латентных изображений.

4. Разработать программный комплекс для выявления, обработки и анализа скрытых магнитных и латентных изображений и определения полей рассеяния намагниченных объектов.

Актуальность решения этих задач обусловлена сложностью комплексной оценки пространственно-распределенных магнитных полей рассеяния микроскопических намагничивающихся объектов, напряженностью менее 500А/м, намагниченных объектов сложной конфигурации, а также сложно-

стыо методов и нехваткой методик формирования и выявления латентных изображений.

Методы исследования. В работе использованы аналитические и экспериментальные методы исследования. При разработке математических моделей и программного комплекса использовались методы математического моделирования и вычислительного эксперимента, статистические методы и методы обработки экспериментальных данных, методы обработки изображений, распознавания образов, вейвлет-преобразований, Фурье-анализа.

Результаты моделирования проверены сопоставлением с экспериментальными измерениями.

Научная новизна. Разработаны:

1. Математическая модель магнитной системы «объект контроля — поле рассеяния — датчик», представляющей собой визуализированную магнитную запись в виде намагниченных ячеек, с помощью которой по измеренным геометрическим параметрам каждой визуализированной ячейки определяется значение напряженности поля как в непосредственной близости от объекта исследования, так и на расстоянии — 1мм. Поле рассчитываётЬя'по найденным функциональным зависимостям смещения намагниченных ячеек от напряженности однородного магнитного поля. Использование модёлй позволяет получить распределение магнитного поля исследуемого объекта в два раза точнее, чем при помощи известного способа [1]. '

2. Алгоритм определения поля рассеяния намагниченного объекта на основе сопоставления распределения поля исследуемого объекта с распределением, полученным в известном поле с помощью модели.

3. Математическая модель формирования латентного изображения, отличающаяся тем, что растрируется скрываемое изображение, а не основное, алгоритм ее реализации и методика обнаружения скрытой информации, содержащейся в латентном изображении, основанная на двумерном дискретном вейвлет-преобразовании.

4. Алгоритм выявления латентного изображения, обеспечивающий более высокое визуальное качество выявленного скрытого изображения, основанный на разработанной базе комбинированных фильтров и позволяющий в зависимости от типа латентного изображения применить оптимальную последовательность фильтров.

5. Программный комплекс для контроля скрытых изображений, несанкционированных записей на магнитных носителях, определения полей рассеяния намагниченных объектов, выявления скрытой информации в латентном изображении.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что разработан программный комплекс для контроля:

- пространственно-распределенных магнитных полей рассеяния намагниченных объектов;

- аудио, видео, цифровых сигналограмм с повышенной плотностью записи;

- неформатных записей, меток, расположенных между дорожками записи, которые не могут быть обнаружены традиционными методами при воспройз&едении Записанных сигналов;

1- подлинности баНкнш','¿оку^еНтов и ценных бумаг путем предварительной обработкой анализа латентных изображений. ' ОснЬвные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель работы магнитной системы, представляющей собой периодическую систему намагниченных ячеек, изменяющих свои геометрические параметры под действием внешнего магнитного поля.

2. Обобщенный алгоритм определения полей рассеяния намагниченного объекта, основанный на сопоставлении смоделированной картины смещения ячеек поля в известном поле с экспериментально полученной в поле рассеяния исследуемого объекта.

3. Математическая модель формирования латентного растрового изображения, основанная на растрировании скрываемого изображения и алгоритм ее реализации.

4. Методика обнаружения скрытой информации, основанная на двумерном дискретном вейвлет-преобразовании и алгоритм выявления латентного изображения с помощью разработанной базы комбинированных фильтров.

5. Программный комплекс для контроля полей рассеяния намагниченных объектов и латентных изображений.

Апробация результатов работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: Всероссийской научной конференции «Физико-химические и прикладные проблемы магнитных дисперсных наносистем» (Ставрополь, СГУ, 9-12 сентября 2007 г.), школе-семинаре «Стратегическое планирование инновационной деятельности и способы коммерциализации научно-технической продукции» (Астрахань, АГУ, 20-25 октября 2008 г.), третьей международной научно-технической конференции «Инфокоммуникационные технологии в науке и технике» (Ставрополь, СевКавГТУ, 1-5 мая, 2008 г.), международной научной конференции «Актуальные проблемы и инновации в экономике, управ-

лении, образовании, информационных технологиях» (Ставрополь - Кисловодск, СевКавГТИ, 12-15 мая 2009 года), X Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Санкт-Петербург, СПбГУ, 19-24 мая 2009 г.; г. Сочи, СГУТиКД, 1-8 октября 2009 г.), International Conference on Applied Natural Sciences (Trnava, University of SS. Cyril and Methodius, 2009, Словакия), XI Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Кисловодск, СевКавГТУ, 1-8 мая 2010 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ в журналах и трудах конференций, из них 4 работы в издании, рекомендованном ВАК РФ для опубликования научных положений диссертационных работ, 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Внедрение. Результаты диссертационной работы получены при выполнении НИР по теме «Разработка алгоритмических и программных решений совершенствования информационных технологий» (номер государственной регистрации 0120.0851960) в рамках программы «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» («У.М.Н.И.К.») (государственный контракт №6019р/8509 от 16.06.2008). Полученные в диссертационной работе результаты использованы й ООО НПФ «Нейрон» (г. Ставрополь, акт о внедрении от 7 мая 2010 г.).

Структура1 и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации 168 страниц, в том числе 39 рисунков, 9 таблиц, список литературы из 105 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, приведены цели, задачи, основные направления научного исследования, новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе представлен обзор научно-технической и патентной литературы, проведен анализ существующих моделей, методов моделирования и выявления скрытых изображений и программно-аппаратных комплексов для их реализации. Рассмотрены математические методы обработки изображений, обоснована актуальность и сформулированы основные задачи исследования.

Во второй главе разработана математическая модель магнитной системы «объект контроля — поле рассеяния — датчик» и алгоритм определения полей рассеяния намагниченного объекта.

Датчик магнитного поля представляет собой магнитную сигналограм-му в виде двумерной периодической системы намагниченных ячеек, полученную в результате продольной записи двух полярного импульса на магнитном носителе с помощью многодорожечного блока магнитных головок. При визуализации записи осадок из капель магниточувствительной жидкости образуется на полюсах ячеек в области потокопереходов остаточной намагниченности сигналограммы от до ь-Jr, где сила притяжения принимает максимальное значение (рисунок 1).

V

~4 п ;

■Щ +л | ;

1 1 1

Визуализированная двухмерная периодическая система полос осадка имеет следующие параметры: ¿о, /о - расстояние между внутренними и внешними границами соседних визуализированных полос вдоль дорожки записи; Иа - длина полос осадка, равная ширине дорожки записи; с о — расстояние между дорожками. При наложении внешнего магнитного поля на визуализированный датчик происходит Рисунок 1 - Периодическая система смещение полос осадка (рису-намагниченных ячеек нок 2, 3). Величина и направле-

ние этого смещения зависят от величины и направления внешнего поля.

В магнитном поле

т и

Я направленном перпендикулярно дорожке записи ^ 1 (±/71), расстояние между полосами осадка не изменяется, а полосы смещаются в направлении, перпендикулярном дорожке (рисунок 2),

н= с

1

щ

ш 1

н = с

я)

б)

в)

А,

/ = 1,т:

Рисунок 2 — Смещение визуализированных полос У = '>«> гДе т ~ количе-в поле, перпендикулярном дорожке записи ство дорожек записи, п -количество визуализированных полос на дорожке записи.

При наложении внешнего продольного поля наблюдается сближение полос осадка, над теми участками носителя, где направление вектора напряженности внешнего магнитного поля (Н\\) противоположно вектору остаточной намагниченности ячейки (А) и расстояние между полосами увеличивается там, где направление векторов совпадает.

¿0

/о

а)

б)

,Н= 0

+Я;

н

Обозначим расстояния между внутренними Ьи,Ь'и и 1и,1'и внешними границами соседних визуализированных полос в продольном поле, в результате получим следующие параметры:

Р:, = ь'., ~Ь» и о-

Внешнее поле оказывает влияние на каждую визуализированную ячейку, поэтому математическая модель, описывающая смещение полос осадка, в общем виде может быть представлена системой уравнений:

Рисунок 3 - Смещение визуализированных полос в поле, направленном вдоль дорожки записи

Ни =/.(Ях);

' Ри = М~Щ); (1)

Чц = /,(+", )•

Поле рассеяния намагниченного объекта определяется либо с помощью метода визуального совмещения исследуемого изображения с эталонным, где в качестве эталонного изображения выступает изображение, полученное в результате моделирования (1), либо непосредственно путем измерения геометрических параметров намагниченных ячеек на исследуемом изображении и вычисления напряженности поля с помощью математической модели в виде уравнений системы (2):

Щ =№(Ь,;) + <Р22(РиУ>

Для проверки работоспособности модели была использована экспериментально полученная периодическая система намагниченных ячеек с геометрическими параметрами: Ь0 = 36 мкм; /0 = 66 мкм; й0 = 50 мкм; с0 - 50 мкм. Калибровка системы намагниченных ячеек осуществлялась в однородном магнитном поле, при изменении напряженности поля от — Н\\ до + Н\\ и от - до + HL. Для повышения точности определения геометрических параметров проводилась предварительная обработка изображений намагниченных ячеек, полученных без поля и в поле, с помощью фильтров. По результатам' калибровки были найдены аппроксимационные зависимости смещения hjj, pij, q,j от величины и направления поля Я и построена математическая модель, которая имеет вид: -■-■■■ [А( j =2,78-Я+ 1,56;

ри=5>05-1п(10,18-#-3,89); (3)

=4,3-ln(I9,65#-13,53).

Применение методов предварительной обработки изображений позволило повысить точность определения геометрических параметров, при доверительной вероятности 0,9 погрешность определения: h,j составила 9% (известный способ - 20 % [1]), bij и l,j - менее 1 % (2 % [1]).

На основе модели (1, 2) разработан обобщенный алгоритм определения поля рассеяния намагниченного объекта, представленный на рисунке 4.

Результаты определения поля рассеяния намагниченного объекта сопоставлялись с результатами измерения поля экспериментальной магнитной головки с шириной рабочего зазора 20 мкм. Было установлено, что максимальная погрешность определения поля составила не более 10%, что в два раза меньше, чем в известном способе [1].

С помощью предлагаемого алгоритма можно осуществлять контроль распределения магнитного поля устройств, основной характеристикой которых является магнитное поле заданной конфигурации: магнитных головок, магнитных систем на постоянных магнитах и т. д.

В третьей главе разработана математическая модель формирования латентного изображения с помощью комбинации различных растровых структур. Проведено исследование применимости методов цифровой фильтрации и вейвлет-преобразования для обнаружения скрытой информации в изображении. Установлено, что выявить скрытую информацию, содержащуюся в латентных изображениях невозможно с помощью отдельно взятых стандартных фильтров: пакетов расширения Image Processing Toolbox систе-

мы Matlab; Image Processing Extension Pack системы Mathcad; графического редактора Adobe Photoshop.

Рисунок 4 —Обобщенный алгоритм определения полей рассеяния намагниченных объектов, реализующий модель магнитной системы

Разработаны алгоритмы выявления скрытой информации в латентных изображениях, основанные на использовании различных комбинаций пространственных фильтров. Разработана база комбинированных фильтров, которая позволяет выявлять скрытые изображения, сформированные металлографической печатью, разнонаправленными линиями защитной сетки, специальными методами растрирования.

Известен способ формирования латентных изображений [2], который заключается в том, что основное изображение дважды растрируется с использованием двух растровых структур. На основе внедряемого изображения создаются позитивная и негативная маски, с помощью которых из растриро-вэнных основных изображений удаляются части изображения. Затем происходит объединение фрагментов полученных изображений в единое целое.

В отличие от известного способа [2] в данной работе предлагается с помощью разработанной математической модели формировать латентное изображение путем растрирования не основного изображения, а внедряемого:

L(x,y) = kr[ (х, у) + к2■ SaJj (х, у);

Saii(x,y) = a-S(x,y) + b;

■ S(x,y) = k, ■G,m,(x,y) + k2 -Gr(x,y); (4)

G„n.(*,>0 = (2'-l)-G(x,X>;

Gr(x,y) = krG(x,y) + k2-Ri(x,y), где L(x,y), I(x,y), G(x,y) - числовые массивы, соответствующие латентному,' основному и внедряемому изображениям соответственно;

Gr(x,y), Gmv(x,y) - числовые массивы растрированного внедряемого и инвертированного внедряемого изображений;

S(x,y) - числовой массив, полученный в результате объединения инвертированного и растрированного изображений;

Sat/j(x,y) - числовой массив, полученный после яркостных преобразований изображения S^,^);

Л,, к2 - неотрицательные константы; L - число разрядов квантования, L = 8; а й b — определяются желаемыми значениями яркости Sadl (х,у):

(I = (Sa</j (Х, .У) щах — '^ш// max

ь = {s,„!j(x,y)„m-S(xry)m3S-s„dj(x,y)nax •S(x,y)nm}/(S(x,y)nm -S(x,y)mm)

при $ыЛХ>У)тш =°> У), „ах= 255> а =

2 -1 __

b =

(\~2 )■ S(x,y)„

S(x,y)

max

Основное, скрываемое и изображение растровых структур - это числовые массивы одного класса и одинаковых размеров. •

Предложенная модель позволяет формировать-датентные изображения с помощью стандартного программного обеспеченияуФормирование латентных изображений с помощью модели (4) реализовано в системе компьютерной математики Matlab и графическом редакторе Adobe Photoshop. Методика формирования латентного изображения заключается в выполнении последовательности действий в соответствии с приведенной ехгмой (рисунок 5):

1) Инвертирование скрываемого изображения.

2) Растрирование дублированного скрываемого изображения растровыми структурами.

3) Объединение инвертированного скрываемого и растрированйого изображений.

4) Яркостные преобразования изображения SaJj(x,y).

5) Получение латентного изображения путем объединения основного изображения и изображения с измененным контрастом.

Для автоматизации методики создан w-файл.

Основное изображение __ifev)__

-С

Инвертированное скрываемое изображение

G„,v(x,^ = (2/--1)-G(x,>1)

Скрываемое изображение

. . * Т 2

Растровые структуры

Растрирование дублированного скрываемог о изображения несколькими растровыми структурами

izzuhhz

Объединение инвертированного скрываемого изображения и растрированпого изображе шя

_ Six.y^J^l^^GAl.y) __

_________________Ii__________________

Яркостные преобразования S,(xy):--a-S(x,y) + b

Объединение основного изображения и изображения с измененным контрастом | Цх,у) = кгГ(х,у) + к2-5а11/(х,у)_____|

Рисунок 5 - Схема процесса формирования латентного изображения На рисунке 6 представлено латентное изображение, полученное с помощью разработанной методики и известного способа |2].

а)

б)

Рисунок б - Полученные латентные изображения с помощью предложенной методики (а) и известного способа [2] (б) Для оценки визу ального качества латентного изображения использован известный эмпирический подход [3], согласно которому в качестве параметров изображений использовались: среднеарифметическое значение £ яркостей, полнота использования градаций яркостей, резкость изображения и его обобщенный контраст. Проведенный анализ изображений с выявленной информацией показал, что для оценки визуального качества достаточными являются два параметра оценки уровня адаптации зрительной системы и оценка степени использования возможных градаций яркостей, поэтому расчет интегрального критерия визуального качества осуществлялся с помощью выражения:

(5)

где к - нормирующий коэффициент;

оценка уровня адаптации зрительной системы; К()- аналитическая оценка степени использования возможных градаций яркостей.

Ъ-ШАХП ЬМАХ/2

где £МАХ/ 2 - половина максимально возможного диапазона яркостей.

— , (7)

¿МАХ

где Б - количество уровней яркостей, для каждого из которых на данном изображении присутствуют большее чем Ь х N х М количество элементов с данной яркостью (М и М— размеры изображения, Ь - некоторая константа).

Полученные результаты расчета интегрального критерия для исходного, а также для сформированных латентных изображений известным способом и предложенной методикой соответственно равен: 0,79; 0,89; 0,77, что позволяет сделать вывод о том, что качество полученного латентного изо-

бражения с помощью предложенной методики выше, чем качество изображения, полученного с помощью известного способа [2].

Для того чтобы качество латентного изображения, полученного известным способом, не отличалось от оригинала необходимо использовать основное изображение высокого разрешения: 8000x6000 dpi, в то время как для формирования латентного изображения на основе предложенной модели достаточно разрешения 400x300 dpi.

Известны способы выявления латентных изображений, которые основываются на Фурье-преобразовании и методах фильтрации, однако они достаточно трудоемки и, прежде чем их применять, необходимо установить факт наличия скрытой информации в изображении. Применение вейвлет-разложения к латентным изображениям позволило разработать методику обнаружения скрытой информации с помощью двумерного дискретного вейв-лет-преобразования.

Методика обнаружения скрытой информации в изображении, V помощью дискретного вейвлет-преобразования заключается в следующем:

1. Латентное изображение, предназначенное для разложения, задается матрицей L(x,y). Для получения стандартного разложения изображения применяется одномерное вейвлет-преобразование к каждой строке значений пикселей. Эта операция дает среднее значение и уточняющие коэффициенты для каждой строки. Далее преобразованные строки рассматриваются как отдельные изображения, и к каждому столбцу применяется одномерное преобразование, в результате получаются значения уточняющих коэффициентов:

C«iU> =ТЦКт)Кп)С1(т+21П+2Л, (8)

т п т и т п т п

где - это аппроксимирующие коэффициенты; С^+ц, ^ - горизон-

тальные детализирующие коэффициенты, - вертикальные детализи-

рующие коэффициенты, (, у) — диагональные детализирующие коэффициенты.

2. При разложении латентного изображения L{x,y) получаются указанные выше четыре типа коэффициентов. Коэффициенты Cf^1, ^ получа-

ются сверткой строк матрицы L(x,y) с низкочастотным фильтром - h вейв-лета и децимацией (прореживание числа отображаемых пикселей), а затем сверткой столбцов полученной матрицы с высокочастотным фильтром — g и децимацией.

Схема разложения латентного изображения, содержащего скрытую информацию, соответствует общей схеме разложения двумерных сигналов:

У) (pw.li.j)>(-4t+I,(i.j)'J)> CUk+Ui.j)) (rp+2 rp+2 rp+2 rp+2 rp+1 rp+1 rp+l }

При вейвлет-разложении исследуемого образца, усреднение горизонтально и вертикально направленных линий, меняет углы направляющих линий изображения, в результате чего скрытые изображения становятся видимыми.

Предлагаемая методика применялась на различных изображениях, содержащих скрытую информацию. На рисунке 7 показан разработанный алгоритм применения вейвлет-преобразования для обнаружения скрытой информации, реализованный в системе Wavelets Extension Pack (Mathcad).

Начало J

L-REACJMAGE («X SL Ьшр») j Импорт обрабатываемого изображения в систему Wavelets Extension Pack (Mathcad)

1

L —255 -submatrix (£, 0, cols (L)~ 1, ' - : rowi(L)-2,QT | Инверсия цвета и транспонирование матрицы 1 изображения

1 | Возврат дискретного прямого вейвлеч-преобразования матрицы Ь первого уровня, используя • функцию со(/7г/(12)

£jw,:=dwt (L, 1, coiflet (12))

1

255-С ■••! Вывод полученного разложения в виде изображения

1

V~WRITEBMF{«.X \06'работанное изображение Ьшр», 255 - ¿л-,) 1 Сохранение полученных результатов на локальный | диск в одном из известных форматов изображений

С

X

Коиеи

J

Рисунок 7 — Визуализация скрытых изображений в системе Mathcad Установлено, что вейвлет-преобразование позволило обнаружить скрытую информацию в исследуемых образцах латентных изображений, однако визуальная оценка качества этой информации очень низкая.

На рисунке 8 представлено эталонное изображение (я), которое использовалось для получения латентных изображений известным способом [2] и предложенной методикой и результаты вейвлет-преобразований сформиро-

ванных латентных изображений (б, в). Результаты расчета интегрального критерия соответственно равны: 0,98; 0,48; 0,51, т.е. визуальное качество выявленной информации почти в два раза хуже, чем эталонное изображение.

в

а)

ШЩ .ж

р&Ш: Ш ж б)

в)

Рисунок 8 — Результат применения вейвлет-разложения на латентных

изображениях

Поэтому для выявления скрытой информации необходима дальнейшая обработка латентного изображения с помощью методов цифровой фильтрации. Для выявления латентных изображений на банкнотах, ценных бумагах, документах были разработаны обобщенный алгоритм (рисунок 9) и база комбинированных фильтров.

Импорт латентногс изображения

Нет

-Скрытая информации обнаружена

Ч

АиЫпкщеЕпЬапсе

Проверка формата изображения

Выбор комбинированного фильтра в соответствии с типом латентного изображения Фильтрация латентного изображения

, : Конструирование комбинированного Нет 4/фс, >М фильтра с помощью базы линейных пространственных фильтров

X

; Дополнительная обработка и корректировка изображения с обнаруженной информацией

уи,у)

Конец ^

Отображение изображения с обнаруженной информацией на экране

Рисунок 9 — Обобщенный алгори тм выявления скрытой информации с помощью комбинированных пространственных фильтров

Обобщенный алгоритм позволяет выявлять скрытую информацию в изображении с помощью разработанной базы комбинированных фильтров.

а) б) в)

Рисунок 10 - Результат применения обобщенного алгоритма выявления скрытой информации

Расчет интегрального критерия оценки визуального качества исходного внедряемого изображения и выявленной информации, содержащейся в латентных изображениях, сформированных с помощью известного способа и разработанной методики, дает следующие результаты: 0,98; 0,43; 0,87 соответственно. Визуальное качество выявленного изображения с помощью комбинации фильтров (рисунок 10 в) выше, интегральный критерий на 11,2% отличается от интегрального критерия эталонного изображения, а у известного способа [2] - на 56,1%.

Четвертая глава посвящена программной реализации разработанных математических моделей и алгоритмов для решения задач моделирования и анализа магнитных полей и латентных изображений.

На рисунке 11 представлен алгоритм работы программного комплекса, который содержит следующие модули:

- модуль визуализации, предназначенный для регистрации визуализированной картины скрытого магнитного изображения, а также для получения латентного изображения с помощью цифровой видеокамеры, фотоаппарата или сканера, с последующим сохранением на жесткий диск компьютера, или импортом в главное окно программного комплекса для дальнейшей обработки;

- модуль обработки, предназначенный для фильтрации и обработки полученных изображений;

- модуль анализа, предназначенный для исследования визуализированных сигналограмм и позволяющий: определять соответствия между текущими размерами изображения и реальными размерами объектов, находящихся на изображении, то есть производить калибровку инструментов измерения; проводить измерения геометрических размеров формата записи сигналограмм и сопоставление со стандартными значениями; осуществлять оценку условий проведения записи по признакам исследуемого объекта (раз-

меров дорожек записи, расстояний между ними, угол наклона дорожки, наличие неформатных записей); определять поля рассеяния намагниченных объектов.

Г

Начало

Главное меню программного комплекса

3-

Визуализация Сканирование

) С

Обработка

:) c_:aj

Видеозахват

Фильтрации и выявление латентных изображений

Быстрое преобразование __Фурье____

Изменение размера

—И

Обрезка

Поворот

Автоориентация

Замена цвета пикселей

1

Цветовая коррекция

Инверсия цветов

Ю-

ч

Цветоной режим

Определение полей

рассеяния__

Голографирование по яркости пикселей J

НЕ

€

-Л

ДВуМСр!

Преобразование 2D в 1D

Сравнение изображений

1-

(равнение | > двумерных сигналов

Распознавание

Калибровка инструментов измерения

С Отображение данных на \__

____экране___/

_____JZZ

Выход из программы

ЕЕ

С

Конец

Рисунок 11 - Алгоритм работы программного компл екса для контроля визуализированных магнитных полей и латентных изображений На рисунке 12 представлено эталонное изображение (я), латентные изображения, обработанные с помощью: разработанного программного комплекса Pattern Analyses (б), системы Regula Video Scope (в), пакета расширения Wavelet Toolbox (г). На рисунке 13 представлены характеристики LQ

(оценка уровня адаптации зрительной системы) и К() (аналитическая оценка степени использования возможных градаций яркостей), позволяющие количественно оценить визуальное качество этих изображений. Приведенные количественные характеристики позволяют рассчитать интегральный критерий визуального качестна изображений, соответственно равный: 0,28; 0,31; 0,97; 0,20.

а) - Эталонное б)-Pattern в) -Regula Video г)-Wavelet изображение Analyses Scope Toolbox (Matlab)

Рисунок 12 - Изображения: эталонное (а), латентные, обработанные с помощью: разработанного комплекса Pattern Analyses (б); известного комплекса Regula Video Sccpe (в); и пакета расширений Matlab Wavelet Toolbox (г)

j 00 Количественная оценка визуаль-

ного качества выявленной информации на латентных изображениях показала, что качество выявленного изображения с помощью разработанного программного комплекса, Wavelet Toolbox (Matlab) и Regula Video Scope соответственно отличаются от эталонного на 9,7%, 28,5% и в 2 раза.

Таким образом, выявленное с помощью разработанного программного комплекса изображение имеет наиболее близкое соответствие с эталонным изображением по сравнению с изображениями, выявленными известными средствами.

аи) вКХ>

Рисунок 13 - Диаграмма оценки визуального качества изображений

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ В диссертационной работе разработаны:

1. Математическая модель физической магнитной системы «объект контроля - поле рассеяния — датчик», представляющая собой визуализированную магнитную запись в виде намагниченных ячеек, изменяющуюся под

действием поля рассеяния намагниченного объекта. Преимущество модели перед существующими заключается в том, что она позволяет получать картину распределения поля как в непосредственной близости от объекта исследования, так и на расстоянии ~ 1мм.

2. Обобщенный алгоритм определения поля рассеяния намагниченного объекта, основанный на разработанной модели магнитной системы. Поле определяется путем сопоставления смоделированной картины смещения намагниченных ячеек в известном поле с экспериментально полученной в поле рассеяния исследуемого объекта или рассчитывается по найденным функциональным зависимостям смещения визуализированных полос от напряженности однородного магнитного поля.

3. Математическая модель формирования латентного изображения, основанная на растрировании скрываемого изображения, и алгоритм ее реализации.

4. Методика обнаружения скрытой информации, основанная на двумерном дискретном вейвлет-преобразовании и алгоритм выявления латентного изображения с помощью разработанной базы комбинированных фильтров, который позволяет в зависимости от типа латентного изображения применить оптимальную последовательность фильтров.

5. Программный комплекс, который решает задачи комплексного контроля несанкционированных записей на магнитных носителях, определения полей рассеяния намагниченных объектов, выявления латентных изображений на ценных бумагах, денежных знаках, документах.

СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи, опубликованные в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Топчиев, И. Н. Разработка программного комплекса для визуализации и анализа скрытых изображений [Текст] / И. Н. Топчиев, Г. В. Шагрова, А. В. Приходкин // Обозрение прикладной и промышленной математики, том 16, выпуск 2. — М. : Теория вероятностей и ее применения, 2009. - С. 389 -390. , , .

2. Топчиев, И. Н. Программный модуль для анализа полей рассеяния намагниченных объектов [Текст] / И. Н. Топчиев, М. Г. Романенко, А. В. Приходкин // Обозрение прикладной и промышленной математики, том 16, выпуск 4. — М. : Теория вероятностей и ее применения, 2009. - С. 720.

3. Топчиев, И. Н. Моделирование работы датчика магнитного поля в виде намагниченных ячеек [Текст] / И. Н. Топчиев, Г. В. Шагрова // Обозре-

ние прикладной и промышленной математики, том 17, выпуск 2. - М.: Теория вероятностей и ее применения, 2010. - С. 307-308.

4. Топчиев, И. Н. Алгоритм распознавания намагниченных ячеек на изображении визуализированной сигналограммы [Текст] / И. Н. Топчиев, Г. В. Шагрова // Обозрение прикладной и промышленной математики, том 17, выпуск 2. - М.: Теория вероятностей и ее применения, 2010. — С. 306-307.

Статья в тематическом сборнике:

1. Топчиев, И. Н. Программный комплекс для определения полей рассеяния намагниченных объектов [Текст] / И. Н. Топчиев, Г. В. Шагрова // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия Естесственнонаучная, выпуск 6. - Ставрополь: Изд-во СевКавГТУ, 2010. - С. 71-80.

Статьи в сборниках по итогам проведения международных и всероссийских научных конференций:

1. Топчиев, И. Н. Программно-аппаратный комплекс для визуализации скрытых магнитных изображений [Текст] / И. Н. Топчиев, В. И. Дроздова, М.Г. Романенко, А. В. Приходкин, Г. В. Шагрова // Сборник научных трудов Всероссийской конференции «Физико-химические и прикладные проблемы магнитных дисперсных наносистем»». - Ставрополь, 2007.

2. Топчиев, И. Н. Программный модуль для фильтрации изображений визуализированных магнитных сигналограмм [Текст] / И. Н. Топчиев // Материалы международной научно-технической конференции «Инфокоммуни-кационные технологии в науке, производстве и образовании», том 1. - Ставрополь : Издательство Сев-Кав ГТУ, 2008. - С. 127-132.

3. Топчиев, И. Н. Программный модуль для фильтрации изображений визуализированных магнитных сигналограмм [Текст] / И. Н. Топчиев // Тезисы участников школы-семинара «Стратегическое планирование инновационной деятельности и способы коммерциализации научно-технической продукции. - Астрахань : Издательский дом «Астраханский университет», 2008. -С. 5-8.

4. Топчиев, И. Н. Визуализация скрытых изображений средствами информационных технологий [Текст] / И. Н. Топчиев, Г. В. Шагрова // Материалы международной научной конференции «Актуальные проблемы и инновации в экономике, управлении, образовании, информационных технологиях», том 3, выпуск 5. - Ставрополь, 2009. - С. 131-134.

5. Shagrova, G. V. Modeling of the shape transition of the magnetic fluid drop [Текст] / G. V. Shagrova, V. I. Drozdova, I. N. Topchiev// Book of abstracts «International Conference on Applied Natural Science». - Trnava, 2009. - P. 75.

Свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ:

1. Топчиев И. Н., Шагрова Г. В. «Программный модуль для фильтрации изображений визуализированных магнитных сигнапограмм», Федеральное агентство по образованию ФГНУ «Государственный координационный центр информационных технологий». Отраслевой фонд алгоритмов и программ. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №12310, 10 февраля 2009. Номер государственной регистрации в «Национальном информационно фонде неопубликованных документов»: 50200900305, 10 февраля 2009 г.

2. Топчиев И. Н., Шагрова Г. В. «Программный комплекс для визуализации и анализа скрытых изображений», Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009614217. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 12 августа 2009 г.

СПИСОК ЦИТИРОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. А. с. № 1465843 СССР, МКИ4 в 01 Я 33/04. Способ определения полей рассеяния магнитных головок [Текст] / В. И. Дроздова, Ю. Н Скибин., Г. В. Шагрова, А. А. Якштас (СССР). - № 4181194/24 - 21; заявл. 13. 01. 87; опубл. 15.03. 89, Бюл. № 10. -2с.: ил.

2. Шевелёв, А. А. Разработка способа защиты полиграфической продукции с использованием скрытого растрового изображения: автореферат дис. канд. тех. наук [Текст] / А. А. Шевелёв. - Москва, 2 009. -18 с.

3. Воробель, Р. А. Метод количественной оценки качества рентгенографических изображений [Текст] / Р. А. Воробель, И. М. Журавель, Н. В. Опыр, Б. О. Попов, В. Я. Дереча, Я. М. Равлик // Труды Третьей Украинской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика -2000». - Днепропетровск. - С. 2.33 - 236.

Печатается в авторской редакции

Подписано в печать 09.06.2010 Формат 60x84 1/16 Усл. печ. л. — 1,5 Уч.-изд, л. - 1,0 Бумага офсетная. Печать офсетная. Заказ №183 Тираж 100 экз. ГОУ ВПО «Северо-Кавказский государственный технический университет» 355028, г. Ставрополь, пр. Кулакова, 2

Издательство Северо-Кавказского государственного технического университета Отпечатано в типографии СсвКавГТУ

ВВЕДЕНИЕ.

1 ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ПОСТАНОВКА РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ.

1.1 Характеристика моделей полей рассеяния намагниченных объектов методов изуализации и программно-аппаратных комплексов для их реализации.

1.2 Обзор современных- методов и моделей формирования и выявления латентных изображений, а также средств для их реализации.

1.2.1 Методы и способ формирования латентных изображений.

1.2.2 Методы выявления латентных изображений.

1.2.3 Аппаратные средства обработки и анализа латентных изображений.

1.2.4 Программные средства выявления латентных изображений.

1.3 Анализ известных методов предварительной обработки изображений.

1.3.1 Частотные методы обработки изображений.

1.3.2 Пространственные методы обработки изображений.

2 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЕЙ РАССЕЯНИЯ НАМАГНИЧЕННЫХ ОБЪЕКТОВ.

2.1 Математическая модель магнитной системы «объект контроля — поле рассеяния - датчик».

2.2 Алгоритм определения полей рассеяния намагниченных объектов по их визуализированным изображениям.

2.3 Выводы.

3 ФОРМИРОВАНИЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ЛАТЕНТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

3.1 Математическая модель и способ формирования растровых латентных изображений.

3.2 Выявление латентных изображений с помощью систем компьютерной математики МаШсаё и МаиаЬ.

3.2.1 Использование методов цифровой фильтрации для выявления латентных изображений.

3.2.2 Методика обнаружения скрытой информации с помощью вейвлет-преобразований.

3.3 Разработка базы комбинированных фильтров для выявления латентных изображений.

3.4 Выводы.

4 ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ КОНТРОЛЯ ПОЛЕЙ РАССЕЯНИЯ НАМАГНИЧЕННЫХ ОБЪЕКТОВ И ЛАТЕНТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

4.1 Архитектура комплекса для визуализации, обработки и анализа полей рассеяния намагниченных объектов и выявления скрытых изображений.

4.2 Контроль магнитных полей рассеяния намагниченных объектов.

4.3 Определение магнитных полей рассеяния намагниченных объектов.

4.4 Контроль подлинности банкнот, документов, ценных бумаг с помощью анализа латентных изображений.

4.5 Выводы.

Автоматизация классических методов контроля скрытых магнитных и латентных изображений, разработка новых алгоритмов и реализованных на их основе комплексов программ позволят сделать более дешевыми, точными и качественными процессы контроля подлинности ценных бумаг, денежных знаков, полей рассеяния намагниченных объектов, выявления дефектов ферромагнитных изделий и т. д.

При всем многообразии используемых программных и аппаратных средств контроля скрытых изображений существует определенный пробел в области средств комплексного контроля. Ряд прикладных задач дефектоскопии и контроля информации требуют исследования полей рассеяния намагниченных объектов и выявления латентных изображений. К таким задачам относятся: определение параметров дефектов, контроль наличия несанкционированных записей, подлинности и целостности магнитных сигналограмм, контроль над уничтожением информации, диагностика магнитных головок по топологии их полей рассеяния; защита от копирования, подделок и фальсификации документов, ценных бумаг, денежных знаков, печатей с помощью латентных изображений.

Решение задач дефектоскопии, криминалистики и технологии производственного контроля сводится к проблемам разработки эффективных методов исследования полей рассеяния намагниченных объектов. В настоящее время при исследовании полей рассеяния дефектов в основном используются упрощенные модели дефектов в виде трещин, что обусловлено сложностью учета нелинейных свойств магнитного материала, которые дают лишь неплохое качественное соответствие с экспериментом. В связи с этим моделирование пространственно-распределенных магнитных полей и разработка программного комплекса для контроля магнитного поля, позволяющего анализировать распределение поля рассеяния намагниченного объекта, является актуальной задачей, так как наибольший практический интерес представляют методы визуального контроля, дающие полную картину поля в некоторой области. Причем объем полезной информации, получаемой при исследовании пространственно-распределенного магнитного поля, определяется не только характеристиками отдельно взятого датчика, но и количеством точек измерения и их распределением в пространстве. Таким образом, контроль распределения магнитного поля в пространстве является актуальной задачей и необходим при разработке устройств, основной характеристикой которых является магнитное поле заданной конфигурации (магнитные головки, магнитные системы на постоянных магнитах т. д.).

В настоящее время существует большое количество работ по обработке изображений, в которых основное внимание уделяется классическим методам обработки, компрессии и распознаванию изображений и практически нет литературы, посвященной разработке алгоритмов, методик и способов выявления латентных изображений и улучшения качества визуализированных магнитных изображений.

Использование латентных изображений для защиты относительно недорогой продукции широкого распространения (этикетки, упаковки, бренды, фармацевтические препараты, промышленная продукция и т. п.) делают разработку моделей формирования латентных изображений и методов выявления скрытой информации в изображении актуальной задачей.

Объектом диссертационного исследования являются скрытые магнитные и латентные изображения.

Предметом диссертационного исследования являются математические модели и методы исследования полей рассеяния намагниченных объектов, латентных изображений и программно-аппаратные комплексы, реализующие эти методы и модели.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является разработка математических моделей и средств комплексного контроля скрытых магнитных и латентных изображений, позволяющих улучшить качество выявления скрытой информации в изображении и сократить объем экспериментальных исследований.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать математическую модель магнитной системы «объект контроля - поле рассеяния - датчик», представляющей собой визуализированную магнитную запись в виде намагниченных ячеек, изменяющуюся под действием внешнего магнитного поля.

2. Разработать алгоритмы и методики определения полей рассеяния намагниченных объектов, формирования и выявления латентных изображений.

3. Разработать алгоритмы комплексного контроля магнитных и латентных изображений.

4. Разработать программный комплекс для выявления, обработки и анализа скрытых магнитных и латентных изображений и определения полей рассеяния намагниченных объектов.

Актуальность решения этих задач обусловлена сложностью комплексной оценки пространственно-распределенных магнитных полей рассеяния микроскопических намагничивающихся объектов, напряженностью менее 500А/м, намагниченных объектов сложной конфигурации, а также сложностью методов и нехваткой методик формирования и выявления латентных изображений.

Методы исследования

В работе использованы аналитические и экспериментальные методы исследования. При разработке математических моделей и программного комплекса использовались методы математического моделирования и вычислительного эксперимента, статистические методы и методы обработки экспериментальных данных, методы обработки изображений, распознавания образов, вейвлет-преобразований, Фурье-анализа.

Результаты моделирования проверены сопоставлением с экспериментальными измерениями.

Научная новизна. Разработаны:

1. Математическая модель магнитной системы «объект контроля — поле рассеяния — датчик», представляющей собой визуализированную магнитную запись в виде намагниченных ячеек, с помощью которой по измеренным геометрическим параметрам каждой визуализированной ячейки определяется значение напряженности поля как в непосредственной близости от объекта исследования, так и на расстоянии ~ 1мм. Поле рассчитывается по найденным функциональным зависимостям смещения намагниченных ячеек от напряженности однородного магнитного поля. Использование модели позволяет получить распределение магнитного поля исследуемого объекта в два раза точнее, чем при помощи известного способа [1].

2. Алгоритм определения поля рассеяния намагниченного объекта на основе сопоставления распределения поля исследуемого объекта с распределением, полученным в известном поле с помощью модели.

3. Математическая модель формирования латентного изображения, отличающаяся тем, что растрируется скрываемое изображение, а не основное, алгоритм ее реализации и методика обнаружения скрытой информации, содержащейся в латентном изображении, основанная на двумерном дискретном вейвлет-преобразовании.

4. Алгоритм выявления латентного изображения, обеспечивающий более высокое визуальное качество выявленного скрытого изображения, основанный на разработанной базе комбинированных фильтров и позволяющий в зависимости от типа латентного изображения применить оптимальную последовательность фильтров.

5. Программный комплекс для контроля скрытых изображений, несанкционированных записей на магнитных носителях, определения полей рассеяния намагниченных объектов, выявления скрытой информации в латентном изображении.

Практическая значимость

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что разработан программный комплекс для контроля:

- пространственно-распределенных магнитных полей рассеяния намагниченных объектов;

- аудио, видео, цифровых сигналограмм с повышенной плотностью записи;

- неформатных записей, меток, расположенных между дорожками записи, которые не могут быть обнаружены традиционными методами при воспроизведении записанных сигналов;

- подлинности банкнот, документов и ценных бумаг путем предварительной обработки и анализа латентных изображений.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель работы магнитной системы, представляющей собой периодическую систему намагниченных ячеек, изменяющих свои геометрические параметры под действием внешнего магнитного поля.

2. Обобщенный алгоритм определения полей рассеяния намагниченного объекта, основанный на сопоставлении смоделированной картины смещения ячеек поля в известном поле с экспериментально полученной в поле рассеяния исследуемого объекта.

3. Математическая модель формирования латентного растрового изображения, основанная на растрировании скрываемого изображения и алгоритм ее реализации.

4. Методика обнаружения скрытой информации, основанная на двумерном дискретном вейвлет-преобразовании и алгоритм выявления латентного изображения с помощью разработанной базы комбинированных фильтров.

5. Программный комплекс для контроля полей рассеяния намагниченных объектов и латентных изображений.

Апробация результатов работы

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: Всероссийской научной конференции «Физико-химические и прикладные проблемы магнитных дисперсных наносистем» (Ставрополь, СГУ, 9-12 сентября 2007 г.), школе-семинаре «Стратегическое планирование инновационной деятельности и способы коммерциализации научно-технической продукции» (Астрахань, АГУ, 20-25 октября 2008 г.), третьей международной научно-технической конференции «Инфокоммуникационные технологии в науке и технике» (Ставрополь, СевКавГТУ, 1-5 мая, 2008 г.), международной научной конференции «Актуальные проблемы и инновации в экономике, управлении, образовании, информационных технологиях» (Ставрополь - Кисловодск, СевКавГТИ, 12-15 мая 2009 года), X Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Санкт-Петербург, СПбГУ, 19-24 мая 2009 г.; г. Сочи, СГУТиКД, 1-8 октября 2009 г.), International Conference on Applied Natural Sciences (Trnava, University of SS. Cyril and Methodius, 2009, Словакия), XI Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Кисловодск, СевКавГТУ, 1-8 мая 2010 г.).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 12 работ в журналах и трудах конференций, из них 4 работы в издании, рекомендованном ВАК РФ для опубликования научных положений диссертационных работ, 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Внедрение

Результаты диссертационной работы получены при выполнении НИР по теме «Разработка алгоритмических и программных решений совершенствования информационных технологий» (номер государственной регистрации 0120.0851960) в рамках программы «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» («У.М.Н.И.К.») (государственный контракт №6019р/8509 от 16.06.2008). Полученные в диссертационной работе результаты использованы в ООО НПФ «Нейрон» (г. Ставрополь, акт о внедрении от 7 мая 2010 г.).

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации 168 страниц, в том числе 39 рисунков, 9 таблиц, список литературы из 105 наименований.

4.5 Выводы

1. Разработан программный комплекс, который позволяет: оперативно исследовать образцы на наличие срытых изображений, содержащихся в денежных знаках, ценных бумагах, документах и т. д.; улучшать качество визуализированных изображений датчика магнитного поля; проводить контроль визуализированных магнитных сигналограмм на наличие несанкционированных записей на их изображениях; определять поля рассеяния намагниченных объектов по их воздействию на геометрические параметры визуализированного датчика магнитного поля.

2. Обоснована работоспособность предложенной методики определения полей рассеяния путем сравнения экспериментально полученных изображений датчика магнитного поля и смоделированных.

3. Эффективность разработанных алгоритмов выявления латентных изображений подтверждена соответствующим экспериментом, который позволил выявить скрытые изображения на исследуемых образцах, сформированных с помощью металлографической печати, разнонаправленных линий защитной сетки, а также с помощью специальных программ (BSS Anticopy, BSS Designer).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе разработаны:

1. Математическая модель физической магнитной системы «объект контроля - поле рассеяния - датчик», представляющая собой визуализированную магнитную запись в виде намагниченных ячеек, изменяющуюся под действием поля рассеяния намагниченного объекта. Преимущество модели перед существующими заключается в том, что она позволяет получать картину распределения поля как в непосредственной близости от объекта исследования, так и на расстоянии ~ 1мм.

2. Обобщенный алгоритм определения поля рассеяния намагниченного объекта, основанный на разработанной модели магнитной системы. Поле определяется путем сопоставления смоделированной картины смещения намагниченных ячеек в известном поле с экспериментально полученной в поле рассеяния исследуемого объекта или рассчитывается по найденным функциональным зависимостям смещения визуализированных полос от напряженности однородного магнитного поля.

3. Математическая модель формирования латентного изображения, основанная на растрировании скрываемого изображения, и алгоритм ее реализации.

4. Методика обнаружения скрытой информации, основанная на двумерном дискретном вейвлет-преобразовании и алгоритм выявления латентного изображения с помощью разработанной базы комбинированных фильтров, который позволяет в зависимости от типа латентного изображения применить оптимальную последовательность фильтров.

5. Программный комплекс, который решает задачи комплексного контроля несанкционированных записей на магнитных носителях, определения полей рассеяния намагниченных объектов, выявления латентных изображений на ценных бумагах, денежных знаках, документах.

1. А. с. № 1465843 СССР, МКИ4 G 01 R 33/04. Способ определения полей рассеяния магнитных головок Текст. / В. И. Дроздова, Ю. И Скибин., Г. В. Шатрова, А. А. Якштас (СССР). № 4181194/24 - 21; заявл. 13. 01. 87; опубл. 15.03. 89, Бюл. № 10. - 2 с. : ил.

2. Абакумов, А. А. Магнитная диагностика газонефтепроводов Текст. / А. А. Абакумов, А. А. Абакумов (мл). М. : Энергоатомиздат, 2001.-440 с.

3. Абакумов, А. А. Магнитная интроскопия Текст. / А. А. Абакумов. М. : Энергоатомиздат, 1996. - 272 с.

4. Абакумов, А. А. Полупроводниковые сканеры распределенного магнитного поля Текст. / А. А. Абакумов, А. А. Абакумов (мл.), А. И. Галушков [и др.] // Известия вузов. Серия «Электроника». 1997. №3-4.-С. 117-125.

5. Авдошин, В. В. Определение подлинности и платежеспособности денежных знаков Текст. : методическое пособие / В. В. Авдошин; отв. ред. И. М. Жилкин. 2-е изд., испр. и доп. - М. : ЗАО ИГЖ «ИнтерКрим-пресс». -2007.- 104 с.

6. Агалиди, Ю. С. Магнитооптические средства для решения задач защиты информации, записанной на магнитных носителях Электронный ресурс. / Ю. С. Агалиди, С. В. Левый. Публикации ЕПОС, 2002. - URL : http://epos.kiev.ua/pubs (Дата обращения : 12.09.2008).

7. Айфичер, Э. С. Цифровая обработка сигналов: практический подход Текст. / Эммануил С. Айфичер, Барри У. Джервис; пер. с англ. 2-е изд. - М. : Издательский дом «Вильяме», 2004. - 992 с.

8. Алиев, Ш. М. Датчик магнитного поля на механоэлектрическом эффекте в полупроводниках Текст. / Ш. М. Алиев, И. К. Камилов,

9. A. К. Атаев и др. // Письма в ЖТФ. 2001. - Вып. 13. - С. 34-38.

10. Андреев, Ю. С. Латентные изображения на основе стохастических растровых структур Текст. / Ю. С. Андреев, А. А. Шевелёв // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. — 2009. -№1.~ С. 29-39.

11. Арутюнов, М. Г. Феррография Текст. / М. Г. Арутюнов. -М. : Энергоиздат, 1982. 312 с.

12. Арутюнов, М. Г. Экспериментальное определение пондеромотор-ных сил магнитного поля скрытого изображения Текст. / М. Г. Арутюнов; под ред. А. Б. Дравина // Проявление изображений в электрографии. -М. : Госкомитет СМ СССР по печати, 1964. С. 65-69. '

13. Асмаков, С. Технологии защиты отпечатков Текст. / С. Асмаков // КомпьютерПресс. 2006. № 3. - С.74-76.

14. Барьер для фальшивок. Обзор детекторов валют Электронный ресурс. / http://anc.narod.ru/puls/topics/articles/detectorarticle01.htm (Дата обращения : 13.04.2009).

15. Бойко, В. И. Анализ неразрушающих методов оценки усталостного повреждения металлов: Обзор Текст. / В. И. Бойко, Ю. Н. Коваль. — Киев : Препринт АН УССР, 1982. 35 с.

16. Борисов, М. Способы и средства защиты ценных бумаг Текст. / М. Борисов // Publish. 2002. - № 2. - С. 24-30

17. Введенский, Б. С. Магнитооптическая визуализация магнитной записи Текст. / Б. С. Введенский, Ф. В. Литовский, А. Я. Червоненкис // Техника кино и телевидения. 1978. - №6. - С. 11-16.

18. Велигура А. В., Вычисление вектора напряженности магнитного поля, наведенного дефектами сложной формы Текст. / А. В. Велигура,

19. B. Я. Гальченко. Вюник Схщноукрашського державного ушверситету. -1998. -№4(14)-С. 61-64.

20. Викулин, И. М. Физика полупроводниковых приборов Текст. / И. М. Викулин, В. И. Стафеев. М. : Наука, Радио и связь. -1990.- 110 с.

21. Викулин, Т. М. Физика полупроводниковых приборов Текст. / Т. М. Викулин, В. И. Стафеев. — М. : Наука, Радио и связь. -1990.-264 с.

22. Виттих, В. А. Обработка изображений в автоматизированных системах научных исследований Текст. / В. А. Виттих, В. В. Сергеев, В. А. Сойфер. М. : Наука, 1982. - 216 с.

23. Воробьев, Н. В. Одномерный цифровой медианный фильтр с трех-отсчетным окном Электронный ресурс. / Н. В. Воробьёв, 2003. — URL : http-y/www.chipnewsju/html.cgi/arhIv/9908/sl at29.htm (Дата обращения : 24/09/2008).

24. Гайдышев, И. Анализ и обработка данных: специальный справочник Текст. / И. Гайдышев. СПб. : Питер, 2001. - 752 с.

25. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений Текст. / Р. Гонса-лес, Р. Вудс. М.: Техносфера, 2005. -1072 с.

26. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде Matlab Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эллине. М. : Техносфера, 2006. - 616 с.

27. Грошев, А. Г. Отрицательное магнитосопротивление и коэффициент Холла двумерной неупорядоченной системы Текст. / А. Г. Грошев, С. Г. Новокшонов // Физика твердого тела. 2000. - Т. 42. - Вып. 7. - С. 1322-1330.

28. Грузман, И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах Текст. : учеб. пособие / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых, Г. И. Перетягин, А. А. Спектор. Новосибисрк : Изд-во НГТУ, 2000.- 168 с.

29. Гуржин, С. Г. Магнитные измерения Текст. : учеб. пособие. Ч. 1 / С. Г. Гуржин, В. И. Жулев, Ю. А. Лукьянов. Рязань: РГРТУ, 2006. -72 с.

30. Дворкович, A.B. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений Текст. / А. В. Дворкович, В. П. Дворкович, Ю. Б. Зубарев [и др.]. М. : Наука, Радио и связь, 1997. - 212 с.

31. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам Текст. / И. Добеши. — Ижевск : НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. — 464 с.

32. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харг; пер. с англ. -М. : Мир, 1976. 512 с.

33. Дьяконов, В. П. Matlab 5.3.1 с пакетами расширений Текст. / В. П. Дьяконов, Н. В. Абраменкова, В. В. Круглов; под ред. В. П. Дьяконова. М. : Номидж, 2001.-800 с.

34. Дьяконов, В. П. Вейвлеты. От теории к практике Текст. /

35. B. П. Дьяконов. М. : Солон-Р, 2002. - 448 с.

36. Ергучёв, JI. А. Магнитные методы и средства неразрушающего контроля деталей железнодорожного подвижного состава: учеб. пособие Текст. / Л. А. Ергучёв. Гомель : УО «БелГУТ», 2005. - 90 с.

37. Жилкин, И. М. Способы защиты бланков ценных бумаг. Методика проверки Текст. / И. М. Жилкин // Ценные бумаги. 2002. - №2. —1. C. 55-60.

38. Журавлев Ю. И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения Текст. / Ю. И. Журавлев, В. В. Рязанов, О. В. Сенько. -М. : Фазис, 2005. 176 с.

39. Загидулин, Р. В. Распознавание дефектов сплошности в ферромагнитных изделиях : автореферат дис. докт. тех. наук Текст. / Р. В. Загидулин. -Уфа, 2001.-47 с.

40. Звездин, А. К. Магнитооптика тонких пленок Текст. / А. К. Звез-дин, Котов В. А. Наука, 1988. - 190 с.

41. Защита на стадии дизайна Электронный ресурс. // Сайт компании Secure Soft Co. URL : http://www.securesoft.ru/infola.html (Дата обращения : 10.11.2008).

42. Ионов, В. М. Внимание деньги: пособие для кассиров и не только Электронный ресурс. / В. М. Ионов. URL : http://www.avtonoml.ru/ (Дата обращения : 18.12.2008).

43. Исаев, Ю. Н. Конструирование биортогональных и комплексных вейвлет-базисов для обработки оптических изображений Текст. / Ю. Н. Исаев // Известия Томского политехнического университета. 2004. - Т. 307. -№ 2. - С. 34-40.

44. Кожевников, И. Н. Подлинные и фальшивые банкноты и монеты стран мира: справ, пособие Текст. / под ред. И. Н. Кожевникова, И. П. Кар-лина, А. В. Юрова. 6-е изд., испр. и доп. - М.: ЗАО ИПК «ИнтерКрим-пресс», 2005. - 820 с. - (Серия «Валюты мира»)

45. Коженевский, С. Методы визуализации магнитных полей носителей информации Электронный ресурс. / С. Коженевский, С. Левый, С. Прокопенко. Публикации ЕПОС, 2002 - http://epos.kiev.ua/pubs (Дата обращения : 4.02.2009).

46. Контроль неразрушающий магнитный. Термины и определения : ГОСТ 24450-80. Введ.28.11.80.

47. Контроль неразрушающий. Магнитопорошковый метод : ГОСТ 21105-87.-Введ.01.01.88.

48. Корбан, Н. П. К расчету магнитного поля дефектов ферромагнитных деталей Текст. / Н. П. Корбан, О. В. Тарасенко, В. В. Яковенко, Н. А. Жученко. Вестник КДПУ имени Михайла Остроградського, 2009. - Выпуск 3. Часть 2.

49. Курбатов, П. А. Численный расчет электромагнитных полей / Текст. П. А. Курбатов, С. А. Аринчин. -М.: Энергоатомиздат, 1981. 184 с.

50. Лукин, А. Введение в цифровую обработку сигналов (математические основы) Текст. : методическое пособие /А. Лукин. — М. : Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова, 2002. 44 с.

51. Миронов, В. Л. Основы сканирующей зондовой микроскопии Текст. / В. Л. Миронов. Нижний Новгород : РАН, Институт физики микроструктур, 2004. - 110 с.

52. Олемский, А. И. Самосогласованная теория локализации в узельном и волновом представлениях Текст. / А. И. Олемский // Успехи физических наук. 1996.-№7. -С. 697-715.

53. Павлидис, Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений Текст. / Т. Павлидис. М. : Наука, Радио и связь, 1986. - 399 с.

54. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений Текст. В 2-х книгах. Кн. 1 / У. Прэтт; пер. с англ. М. : Мир, 1982. - 312 с.

55. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений Текст. В 2-х книгах. Кн. 2 / У. Прэтт; пер. с англ. М. : Мир, 1982. - 480 с.

56. Роджерс, Д. Математические основы машинной графики Текст. / Д. Роджерс, Дж. Адаме; пер. с англ. М. : Мир, 2001. - 604 с.

57. Садыков, С. С. Методы выделения структурных признаков изображений Текст. / С. С. Садыков, В. Н. Кан, И. Р. Самандаров. Ташкент : Фан, 1990.- 104 с.

58. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов Текст. / А. Б. Садыков. Спб. : Питер, 2005. - 604с. : ил.

59. Сиаккоу, М. Физические основы записи информации Текст. / М. Сиаккоу; пер. с нем.; под ред. В. Г. Королькова. М. : Связь, 1980 - 192 с.

60. Смоленцев, Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB Текст. / Н. К. Смоленцев. М. : ДМК Пресс, 2005. - 304 с.

61. Сойфер, В. А. Методы компьютерной обработки изображений Текст. / под. ред. В. А. Сойфера. 2-е изд., испр. - М. : ФИЗМАТГИЗ, 2003.- 784 с.

62. Столниц, Э. Вейвлеты в компьютерной графике Текст. / Э. Стол-ниц, Т. ДеРоуз, Д. Салезин; пер. с англ. Ижевск : НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2002. - 272 с.

63. Сухарев, М. В. Основы Delphi. Профессиональный подход Текст. / М. В. Сухарев; под ред. М. В. Финкова. СПб. : Наука и Техника, 2004.- 600 с.

64. Тамре, JI. Введение в тестирование программного обеспечения Текст. / JI. Тамре; пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильяме», 2003. -368 с.

65. Тишин, А. М. Магнитно-силовая микроскопия поверхности Текст. / А. М Тишин, И. В. Яминский // Успехи химии. 1999. - № 68 (3). -С.187-193.

66. Томпсон, Н. Секреты программирования трехмерной графики для Windows 95 Текст. / Н. Томпсон; пер. с англ. СПб. : Питер, 1997. — 325 с.

67. Топчиев, И. Н. Программный комплекс для определения полей рассеяния намагниченных объектов Текст. / И. Н. Топчиев, Г. В. Шагрова // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия Естесственнонаучная, выпуск 6. Ставрополь : Изд-во СевКавГТУ, 2010. — (с. 71-80)

68. Ураксеев, М. А. Магнитооптические датчики тока и магнитного поля на эффекте Фарадея Текст. / М. А. Ураксеев, Д. А. Марченко // Приборы и системы управления. 1999. - № 12. - С. 33—36.

69. Уэлстид, С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии Текст. / С. Уэлстид. М. : Триумф, 2003. - 320 с.

70. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу; пер. с англ. М. : Мир, 1977. - 320 с.

71. Фурман, Я. А. Введение в контурный анализ: приложения к обработке изображений и сигналов Текст. / Я. А. Фурман, А. В. Кревецкий, А. К. Передреев [и др.]; под ред. Я. А. Фурмана. 2-е изд., испр. -М.: Физматлит, 2003. - 592 с.

72. Хуанг, Т. С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений Текст. / Т. С. Хуанг, Дж-О. Экпунд, Г. Дж. Нуссбаумер [и др.]; под ред. Т. С. Хуанга; пер. с англ. М. : Наука, Радио и связь, 1984. - 224 с.

73. Хуанг, Т. С. Обработка изображения и цифровая фильтрация Текст. / Т. С. Хуанг. М. : Мир, 1979. - 274 с.

74. Чен, К. МАТЬАВ в математических исследованиях Текст. / К. Чен, Л. Джиблин, А. Ирвинг; пер. с англ. М. : Мир, 2001. - 346 с.

75. Червоненкис, А. Я. Магнитооптическая визуализация и топографи-прование магнитных полей Текст. / А. Я. Червоненкис, Н. Ф. Кубраков // Письма в ЖТФ. 1982. - Вып. 11. - С. 696-699.

76. Шатрова, Г. В. Исследование влияния дефектов поля магнитных головок на цифровую сигналограмму Текст.: Отчет по НИР/ Г. В. Шагрова [и др.]; под рук. Ю. Н. Скибина. Ставрополь : Ставропольский пед. ин-т; 1987.-93с.

77. Шагрова, Г. В. Методы контроля информации на магнитных носителях Текст. / Г. В. Шагрова. М. : Физматлит, 2005. - 193 с.

78. Шевелёв, А. А. Разработка способа, защиты полиграфической продукции с использованием скрытого растрового изображения : автореферат дис. канд. тех. наук Текст. / А. А. Шевелёв. Москва, 2009. — 18 с.

79. Шевелёв, А. А. Создание латентных изображений с использованием стохастических растровых структур Текст. / А. А. Шевелев // Технология и техника книгопечатания. 2009. - № 1-2(23-24). - С. 226-233.

80. Шикин, А. В. Компьютерная графика. Полигональные модели Текст. / А. В. Шикин, А. В. Боресков. М. : ДИАЛОГ-МИФИ, 2001. - 464 с.

81. Щербинин, В. Е. Магнитный контроль качества металлов Текст. / В. Е. Щербинин, Э. С. Горкунов. Екатеринбург : Изд-во УрО РАН, 1996. -265 с.

82. Экспресс-анализ подлинности специальных, акцизных, и идентификационных марок Текст. / Сост. : Н. А. Шавард. М. : «Вилдис». -1999.-32 с.

83. Юань, Ф. Программирование графики для Windows Текст. / Ф. Юань. СПб. : Питер, 2002. - 1072 с.

84. Яковенко, В. В. Моделирование процессов выявления дефектов в теории магнитного неразрушающего контроля / Текст. В. В. Яковенко, В. Я. Гальченко, А. В. Велигура. Вюник Схщноукрашського державного ушверситету. 1998. -№ 3 (13) - С. 25-27.

85. Bcylkin, G. Fast wavelet transforms and numerical algorithms I. Communications on Pure and Applied Mathematics / G. Bcylkin, R. Coifman, V. Rokhlin. 1991. - № 44(2). - P. 141-183.

86. Edelstein, R. L. The BARC Biosensor Applied to the Detection of Biological Warfare Agents Text. / R. L. Edelstein, C. R. Tamanaha, P. E. Sheehan // Biosensors & Bioelectronics. 2000. - Vol. 14. -№ 805. - P. 805-813.

87. Foley, J. D. Computer Graphics: Principles and Practice Text. / J. D. Foley, A. van Dam, S. K. Feiner, J. F. Hughes. 2-nd edition. - Addison-Wesley, 1997.- 1264 c.

88. GMR Sensors Data Book Electronic resource., april 2003. URL : http:// www.cs.cmu.edu/~sensing-sensors/readings/GMRsensorcatalog.pdf (Дата обращения : 18.06.2009).

89. GuardSoft Electronic resource. / URL : http://www.guard-soilt.com (Дата обращения : 12.09.2009).

90. Levy, S. V. Magnetic field topographical survey by magnetooptical spatial-time light modulators Text. / S. V. Levy, А/ S. Ostrovski, Ju. S. Agalidi // Proceedings of SPIE. 1993. - Vol. 2108. - P. 142-146.

91. Schneider, R. W. Low Magnetic Field Sensing with GMR Sensors Electronic resource. / R. W. Schneider, С. H. Smith. URL : http://www.nve.com/Downloads/lowfield.pdf (Дата обращения : 22.07.2009).

92. Smith, С. Very dense magnetic sensor arrays for precision measurement and detection Text. / C. Smith, R. Schneider // Sensors EXPO. Chicago, June 3,2003.-P. 10.

93. Smith, C. Spin-Dependent Tunneling : A New Magnetic Sensing Technology Electronic resource. / C. Smith, R. Schneider, D.Wang // Sensors, 2004. URL : http://archives.sensorsmag.com/articles/0304/28/main.shtml (Дата обращения : 12.06.2009).